协方差匹配相关论文
为了提高铅酸电池在随机工况下SOC（荷电状态）估计精度，减小误差变化对估计精度的影响。针对自适应扩展卡尔曼滤波中误差新息序列长度......
信号的波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计是阵列信号处理领域的一个重要研究内容。它的主要原理是可以根据观测信号和对应天线......
随着经济社会的快速发展,人们对于数据传输速率的要求越来越高,而传统的电域传输方式已经不能满足这种快速发展的需求。作为世界通......
阵列测向问题是声纳信号处理中的核心问题。长线阵应用于浅海时,由于基元数目多而需求大量的快拍数,另一方面其阵列孔径数倍于水深......
针对移动机器人定位过程中噪声统计特性不确定的问题,提出一种模糊自适应扩展卡尔曼滤波定位方法。利用模糊理论和协方差匹配技术......
锂电池隔膜卷绕系统的电机转速、放卷辊的卷材卷径和放卷张力等实时信号都带有高斯白噪声,易形成较大的滞后,从而导致控制系统的稳......
在航天器姿态确定时,针对由于模型误差而使滤波发散的情况,根据协方差匹配的方法,提出一种基于K-矩阵残差的自适应姿态确定算法。......
锂离子电池荷电状态估计(State of Charge,SOC)是电池管理系统的核心功能,提高SOC估计精度,可提高电池的使用效率、延长其使用寿命......
针对标准容积卡尔曼滤波（CKF）在目标跟踪中出现的问题,根据系统噪声统计特性不准确或未知的特点,提出一种基于协方差匹配原则的自适......
研究了GPS/INS导航系统中的不确定噪声问题,给出了一种基于协方差匹配技术的自适应卡尔曼滤波算法,该法当测量噪声的协方差已知时......
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......
状态估计也称为滤波，是指通过非直接的方式，根据选取的估计准则和能获得的观测数据来估计动态系统的内部状态。状态估计理论的应用非......
在状态估计理论的实际应用中,状态向量常常包含可以预先获知的约束信息,有效地利用这些先验信息可以进一步明确状态元素之间的关系......
