改进的扩展卡尔曼滤波算法研究.pptx
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改进的扩展卡尔曼滤波算法研究.pptx
添加副标题目录PART01PART02算法原理算法应用领域算法优缺点PART03算法改进方案改进算法的原理及实现过程改进算法的实验验证及结果分析PART04改进算法的优势分析改进算法的应用前景展望PART05研究结论总结未来研究方向展望感谢您的观看
扩展卡尔曼滤波算法.docx
扩展卡尔曼滤波算法——作者,niewei120,nuaaEKF算法是在标准Kalman滤波算法的基础上发展起来的,它的基本思想是:在滤波值附近,应用泰勒展开算法将非线性系统展开,对于二阶以上的高阶项全部都省去,从而原系统就变成了一个线性系统,再利用标准Kalman滤波算法的思想对系统线性化模型进行滤波。滤波过程如下:其matlab程序如下:Fort=1:N%预测更新mu_ekfPred(t)=feval('ffun',mu_ekf(t-1),t);%状态量的一步预测,ffun为状态方程PPred(t)=Q
基于改进扩展卡尔曼滤波算法的静电目标跟踪.docx
基于改进扩展卡尔曼滤波算法的静电目标跟踪摘要:本文介绍了一种基于改进扩展卡尔曼滤波算法的静电目标跟踪方法。该方法以扩展卡尔曼滤波算法为基础,并通过对其进行一系列改进,以适应静电目标轨迹的检测和跟踪。通过对实验数据的处理和分析,本文证明了该方法的有效性和实用性。关键词:改进扩展卡尔曼滤波算法,静电目标跟踪,实验分析。引言:随着技术的不断发展,静电目标跟踪在自动化制造、智能家居等领域的应用越来越广泛,因此,如何提高静电目标的跟踪精度和效率成为了工程技术中的一个重要问题。扩展卡尔曼滤波算法是目前应用较广泛的一种
扩展卡尔曼滤波算法的matlab程序.doc
clearallv=150;%%目标速度v_sensor=0;%%传感器速度t=1;%%扫描周期xradarpositon=0;%%传感器坐标yradarpositon=0;%%ppred=zeros(4,4);Pzz=zeros(2,2);Pxx=zeros(4,2);xpred=zeros(4,1);ypred=zeros(2,1);sumx=0;sumy=0;sumxukf=0;sumyukf=0;sumxekf=0;sumyekf=0;%%%统计的初值L=4;alpha=1;kalpha=0;be
扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法比较.doc
上海大学2013~2014学年秋季学期研究生课程小论文课程名称:随机信号导论课程编号:07SB17002论文题目:扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法比较研究生姓名:班孝坤(33%)学号:13720843研究生姓名:倪晴燕(34%)学号:13720842研究生姓名:许成(33%)学号:13720840论文评语:成绩:任课教师:刘凯评阅日期:扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法比较第一章绪论在各种非线性滤波技术中,扩展卡尔曼滤波是一种最简单的算法,它将卡尔曼滤波局部线性化,适用于弱非线性、高斯环境下。卡尔曼滤波用一系列确定