算法的許多例子都是最優(yōu)化問題（ optimization problem），每個(gè)最優(yōu)化問題都包含一組限制條件（ c o n s t r a i n t）和一個(gè)優(yōu)化函數(shù)（ optimization function），符合限制條件的問題求解方案稱為可行解（ feasible solution），使優(yōu)化函數(shù)取得最佳值的可行解稱為最優(yōu)解（optimal solution）。
標(biāo)簽： optimization problem 算法
上傳時(shí)間： 2014-08-25
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國(guó)外關(guān)于GPS與INS組合導(dǎo)航的一篇新文章，涉及到GPS數(shù)據(jù)與INS數(shù)據(jù)的融合，卡爾曼濾波器設(shè)計(jì)和仿真思路
上傳時(shí)間： 2014-01-24
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工學(xué)博士學(xué)位論文 目前，擴(kuò)展卡爾曼濾波是研究初始對(duì)準(zhǔn)和慣性/GPS組合導(dǎo)航問題的一個(gè)主要手段。 但初始對(duì)準(zhǔn)和慣性/GPS組合導(dǎo)航問題本質(zhì)上是非線性的，對(duì)
標(biāo)簽： 論文
上傳時(shí)間： 2014-01-20
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工學(xué)碩士論文，基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的捷聯(lián)慣導(dǎo)非線性對(duì)準(zhǔn)技術(shù)研究,
上傳時(shí)間： 2014-07-15
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碩士學(xué)位論文捷聯(lián)慣性系統(tǒng)初始對(duì)準(zhǔn)研究 慣導(dǎo)系統(tǒng)的初始對(duì)準(zhǔn)是影響系統(tǒng)使用性能的關(guān)鍵技術(shù)之一，對(duì)準(zhǔn)的精度與速度直接關(guān)系到慣性統(tǒng)的精度與啟動(dòng)特性。對(duì)卡爾曼濾波及其在初始對(duì)準(zhǔn)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。首先介紹了卡爾曼濾波理論的應(yīng)用背景，然后推導(dǎo)了離散卡爾曼濾波方程，并對(duì)連續(xù)系統(tǒng)的狀態(tài)方程進(jìn)行離散化提出了適用于艦載捷聯(lián)慣性系統(tǒng)的動(dòng)基座對(duì)準(zhǔn)的2通道10個(gè)狀態(tài)變量和2通道12個(gè)狀態(tài)變量的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型，并建了相應(yīng)的速度匹配和位置匹配量測(cè)模型。
標(biāo)簽： 碩士 捷聯(lián)慣性 性能
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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采用四元數(shù)方法推導(dǎo)出SDINS數(shù)學(xué)平臺(tái)角誤差方程和速度誤差方程，并以此建立非線性初始對(duì)準(zhǔn)誤差模型，應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)進(jìn)行精對(duì)準(zhǔn)，確定初始失調(diào)角。
上傳時(shí)間： 2015-10-27
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機(jī)器人導(dǎo)航程序，其中包括粒子濾波，擴(kuò)展卡爾曼濾波的實(shí)現(xiàn)代碼。
上傳時(shí)間： 2013-12-27
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GPS導(dǎo)航定位雙曲面求解方法，用了卡爾曼濾波法，改方法實(shí)時(shí)性高
上傳時(shí)間： 2015-11-05
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用于智能天線中自適應(yīng)的移動(dòng)目標(biāo)的跟蹤，其中有卡爾曼濾波的源代碼
上傳時(shí)間： 2015-11-07
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根據(jù)二維空間內(nèi)目標(biāo)作勻速直線運(yùn)動(dòng)和勻速圓周運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)，在建立目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型和觀測(cè)模型的基礎(chǔ)上采用基于交互多模算法（IMM）的卡爾曼濾波器對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。仿真結(jié)果表明，該算法不僅能夠?qū)蛩僦本€運(yùn)動(dòng)和勻速圓周運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，而且在運(yùn)動(dòng)模型發(fā)生變化時(shí)，濾波誤差也比較小。 關(guān)鍵詞：卡爾曼濾波器；目標(biāo)跟蹤；機(jī)動(dòng)；交互多模（IMM）
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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