说明：EKF为扩展卡尔曼，卡尔曼最初提出的滤波理论只适用于线性系统,Bucy，Sunahara等人提出并研究了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter，简称EKF)，将卡尔曼滤波理论进一步应用到非线性领域。EKF的基本思想是将非线性系统线性化，然后进行卡尔曼滤波，因此EKF是一种次优滤...

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说明：针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题，提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点，采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进，将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测...

遗传-滤波 改进的卡尔曼 swarm-estimation 粒子群滤波 电机-估计

说明：卡尔曼于1960年提出了离散系统线性滤波的递推求解方法即卡尔曼滤波算法。该滤波算法是基于线性最小平方法的、进行有效递推计算的一组数学方程式,算法功能强大,支持对过去、现在和将来状态的估算。

卡尔曼滤波算法

说明：采用拓展卡尔曼滤波的方法，对电动汽车SOC进行实时估计。

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说明：用卡尔曼滤波方法对圆周运动进行预测的算法实现

卡尔曼滤波 matlab-圆周运动 卡尔曼-圆周 圆周运动 圆周-kalman

说明：集合卡尔曼滤波(EnKF) 数据同化方法可以避免了EKF中协方差演变方程预报过程中出现的计算不准确和关于协方差矩阵的大量数据的存储问题,最主要的是可以有效的控制估计误差方差的增长,改善预报的效果。

集合卡曼 matlab数据同化 EnKf-同化 ensemble EKF

说明：目标跟踪是卡尔曼滤波的主要应用领域，通过本作业，进一步加深对卡尔曼滤波算法的理解，了解卡尔曼滤波器算法的基本特点，掌握卡尔曼滤波算法应用研究的基本步骤和方法。

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说明：北航卡尔曼滤波与组合导航第二次作业 SINS静基座初始对准 1 分别建立静态及动态模型（模型可参考教程《GPS动态滤波的理论、方法及其应用（房建成 万德钧等）》），编写程序对静态和动态GPS数据进行Kalman滤波。 2 对比滤波前后导航轨迹图。 3 画出滤波过程中估计均方差（P阵对角线元素开根号）...

北航 卡尔曼滤波 组合导航 第二次作业

说明：基于PPP随机几何方法以及蒙特卡洛方法对蜂窝通信通信系统进行仿真。

于PPP 几何方法 蒙特卡洛 蜂窝通信 通信系统

说明：应用背景以往的状态估计器设计一般是基于一个参数固定的系统模型，如若工作状态变化，往往会引起模型的不匹配而引入较大误差。而IMM算法使用2个或更多的模型来描述工作过程中可能的状态，最后通过有效的加权融合进行系统状态估计，这就很好地克服了单模型不准确的问题。关键技术在机动目标跟踪中，交互式多模型(Int...

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