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聯(lián)邦卡爾曼

  • 基于nanoPAN5375的地下停車場語音導(dǎo)航系統(tǒng)

    前的GPS導(dǎo)航應(yīng)用很成熟,精度也比較高,但在地下停車場等室內(nèi)地方,GPS信號非常微弱,無法對車進(jìn)行導(dǎo)航,同時(shí)當(dāng)前的地下停車場沒有很好地智能化。為避免車主盲目尋找車位,方便車主在盡可能短的時(shí)間內(nèi)尋找到車位,設(shè)計(jì)并制作基于nanoPAN5375的語音導(dǎo)航系統(tǒng)。系統(tǒng)由4個nanoPAN5375模塊、2個CC1101模塊、超聲波模塊與isd1700模塊構(gòu)成。以STM32F103微控制器為核心芯片,使用nanoPAN5375模塊進(jìn)行無線定位,CC1101模塊傳輸超聲波模塊采集到的車位信息,語音模塊isd1700進(jìn)行語音導(dǎo)航,軟件采用三邊質(zhì)心算法和卡爾曼濾波算法。實(shí)驗(yàn)表明,在邊長為6米的等邊三角形內(nèi),x坐標(biāo)的平均誤差為0.42米,y坐標(biāo)的平均誤差為0.42米;系統(tǒng)在邊長為12米的等邊三角形內(nèi)實(shí)現(xiàn)過較為精確的語音導(dǎo)航。

    標(biāo)簽: nanoPAN 5375 停車場 語音導(dǎo)航

    上傳時(shí)間: 2013-11-24

    上傳用戶:zhang97080564

  • GPS、COMPASS、SINS深度組合研究

    為驗(yàn)證衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)/SINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)具有更高的精度,采用深度組合的方法,利用技術(shù)比較成熟的GPS與我國正在研發(fā)的COMPASS組網(wǎng)形成的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng),通過對3種卡爾曼濾波算法仿真實(shí)驗(yàn),得出了平淡卡爾曼濾波算法具有更高的精度。通過對衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)多路徑效應(yīng)的分析,采用SINS輔助衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)消弱多路徑效應(yīng)的方法,得出該方法可以較好地消弱多路徑效應(yīng)。

    標(biāo)簽: COMPASS SINS GPS 組合

    上傳時(shí)間: 2013-12-26

    上傳用戶:gxm2052

  • 基于GFSINS的ARM抗雷達(dá)關(guān)機(jī)方法研究

    介紹了捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng),提出了被動雷達(dá)/GFSINS組合抗目標(biāo)雷達(dá)關(guān)機(jī)方案;結(jié)合卡爾曼濾波對無陀螺捷聯(lián)慣導(dǎo)的傳遞對準(zhǔn)進(jìn)行了研究;完成了方案中的卡爾曼濾波器設(shè)計(jì),對抗雷達(dá)關(guān)機(jī)方案進(jìn)行了仿真驗(yàn)證及結(jié)果分析,對其抗關(guān)機(jī)效果進(jìn)行了評定。

    標(biāo)簽: GFSINS ARM 雷達(dá) 關(guān)機(jī)

    上傳時(shí)間: 2013-10-13

    上傳用戶:450976175

  • GPS信號阻塞情況下的EFK算法改進(jìn)

    當(dāng)GPS信號發(fā)生阻塞時(shí),可見衛(wèi)星數(shù)會不足4顆,這時(shí)迭代最小二乘算法(ILS)與普通擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)都不再適用。針對這一問題提出了一種改進(jìn)的EKF算法。該算法利用在垂直地面方向上的位置變化緩慢這一運(yùn)動特性,建立了改進(jìn)EKF算法的系統(tǒng)模型。通過理論分析得到了濾波器參數(shù),最后利用真實(shí)的GPS衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在可見衛(wèi)星數(shù)不少于4顆時(shí),此改進(jìn)的EKF算法定位精度與普通的EKF算法基本相同;在GPS信號阻塞只有3顆可見衛(wèi)星時(shí),此改進(jìn)的EKF算法的定位精度明顯優(yōu)于普通的EKF算法。

    標(biāo)簽: GPS EFK 信號 阻塞

    上傳時(shí)間: 2013-12-26

    上傳用戶:cmc_68289287

  • 基于EKF的異步電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)

    為了提高直接轉(zhuǎn)矩控制(DTC)系統(tǒng)定子磁鏈估計(jì)精度,降低電流、電壓測量的隨機(jī)誤差,提出了一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)實(shí)現(xiàn)異步電機(jī)轉(zhuǎn)子位置和速度估計(jì)的方法。擴(kuò)展卡爾曼濾波器是建立在基于旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下由定子電流、電壓、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速和其它電機(jī)參量所構(gòu)成的電機(jī)模型上,將定子電流、定子磁鏈、轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子角位置作為狀態(tài)變量,定子電壓為輸入變量,定子電流為輸出變量,通過對磁鏈和轉(zhuǎn)速的閉環(huán)控制提高定子磁鏈的估計(jì)精度,實(shí)現(xiàn)了異步電機(jī)的無速度傳感器直接轉(zhuǎn)矩控制策略,仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的可行性,提高了直接轉(zhuǎn)矩的控制性能。 Abstract:  In order to improve the Direct Torque Control(DTC) system of stator flux estimation accuracy and reduce the current, voltage measurement of random error, a novel method to estimate the speed and rotor position of asynchronous motor based on extended Kalman filter was introduced. EKF was based on d-p axis motor and other motor parameters (state vector: stator current, stator flux linkage, rotor angular speed and position; input: stator voltage; output: staror current). EKF was designed for stator flux and rotor speed estimation in close-loop control. It can improve the estimated accuracy of stator flux. It is possible to estimate the speed and rotor position and implement asynchronous motor drives without position and speed sensors. The simulation results show it is efficient and improves the control performance.

    標(biāo)簽: EKF 異步電機(jī) 直接轉(zhuǎn)矩 控制系統(tǒng)

    上傳時(shí)間: 2015-01-02

    上傳用戶:qingdou

  • 好東西

    好東西 ,是關(guān)于離散卡爾曼濾波的。大家看了就知道了

    標(biāo)簽:

    上傳時(shí)間: 2015-05-27

    上傳用戶:cx111111

  • 一個講解關(guān)于自適應(yīng)濾波的PPT 

    一個講解關(guān)于自適應(yīng)濾波的PPT ,其中包括LMS,RLD,和卡爾曼濾波的原理及應(yīng)用環(huán)境。

    標(biāo)簽: 自適應(yīng)濾波

    上傳時(shí)間: 2014-01-27

    上傳用戶:小草123

  • 用matlab編寫

    用matlab編寫,由淺入深實(shí)現(xiàn)卡爾曼濾波器跟蹤、濾波功能

    標(biāo)簽: matlab 編寫

    上傳時(shí)間: 2015-06-04

    上傳用戶:lvzhr

  • 用matlab編寫

    用matlab編寫,由淺入深實(shí)現(xiàn)卡爾曼濾波器跟蹤、濾波功能

    標(biāo)簽: matlab 編寫

    上傳時(shí)間: 2014-01-01

    上傳用戶:chongcongying

  • 數(shù)學(xué)變換的算法

    數(shù)學(xué)變換的算法,特別是傅里葉級數(shù)逼近。 卡爾曼濾波算法

    標(biāo)簽: 變換 算法

    上傳時(shí)間: 2014-01-18

    上傳用戶:Andy123456

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