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Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用_第二版.pdf 比较经典
本文提出了一种具有在线调整噪声参数功能的卡尔曼自适应滤波算法及其在船舶导航目标跟踪中的应用。实际中系统噪声和量测噪声的统计特性时动态变化的,但在传统卡尔曼滤波中一般认为系统噪声模型是先验已知的,噪声均
针对 MEMS 陀螺仪精度不高、随机噪声复杂的问题,研究了某 MEMS 陀螺仪的随机漂移模型。应用时间序列分 析方法,采用 AR(1)模型对经过预处理的 MEMS 陀螺仪测量数据噪声进行建模,进而基于
基于kalman滤波的多普勒平滑方法研究,刘春辉,陈萍,本文重点研究导航领域中的多普勒平滑技术,先介绍kalman滤波器的基本原理,然后论述了基于kalman滤波技术的多普勒平滑方法,最后提出
针对Kalman滤波易受粗差影响而导致结果失真的问题,提出一种抗差自适应Kalman滤波方法,该方法结合自适应滤波与抗差Kalman滤波的优点,同时设计自适应因子和抗差因子,采用改进的两段Huber函
一种新型的演化自适应Kalman滤波及其应用研究,龚文引,蔡之华,Kalman滤波是一套由计算机实现的实时递推算法,已得到了广泛的应用。但有时由于初始条件不能准确给定从而导致滤波发散。本文结合演�
kalman滤波中的eval_AR_perf源码
Kalman滤波原理及源码(matlab)
kalman滤波课程中的实际仿真例子用于对惯导的初始对准简单实用
内含kalman滤波算法的详细推导。Kalman滤波器是一种线性的离散时间有限维系统。Kalman滤波器的估计性能是:它使滤波后的状态估计误差的相关矩阵P(n)的迹最小化。这意味着,kalman滤波器
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