组合导航系统新息自适应卡尔曼滤波算法.pdf

自适应鲁棒性卡尔曼滤波算法在卫星姿态估计中的应用

采用自适应卡尔曼滤波方法，基于锂离子动力电池的等效电路模型，在未知干扰噪声环境下，在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。

基于FPGA实现的自适应卡尔曼滤波器的设计方法及原理

卡尔曼滤波(KF)广泛应用于线性系统的状态估计问题.然而,它需要精确已知过程噪声的统计特性,这在实际应用中往往是不能满足的.在这个背景下,首先,根据协方差匹配原理建立一种带有过程噪声递推估计的自适应K

一篇该方面比较好的论文,将人工智能技术和导航技术联系在一起,适用于想做学科交叉和学科融合的同学,这方面的文献比较少

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为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单

一个C编写的卡尔曼算法程序，用于跟踪定位，大家可以用程序练习一下