卡爾曼濾波的程序，里面有跟蹤點的，算法有UKF,ekf,PF，蠻好用的。。。。。。。。
標簽： 卡爾曼濾波
上傳時間： 2016-04-10
上傳用戶：roy0924
永磁同步電機(PMSM)是一種性能優越、應用領域廣闊的電機，其傳統的理論分析與設計方法已比較成熟。它的進一步推廣應用，在很大程度上有賴于對控制策略的研究。實踐中，使用通用變壓變頻(VVVF)變頻器來驅動沒有阻尼繞組的永磁同步電動機開環運行時，有時電機的運行頻率超過某一頻率，系統就會變得不穩定，甚至導致系統失步。本文研究了無位置傳感器的永磁同步電機的速度控制問題。 論文提出了一種將推廣卡爾曼濾波(ekf)原理應用于永磁同步電機無位置傳感器調速系統的方法。對永磁同步電機的數學模型和卡爾曼濾波原理作了詳細的分析，在dq轉子同步坐標系中應用推廣卡爾曼濾波算法，對永磁同步電機的轉角和轉速進行實時在線估計。所選取的濾波算法只需測量電流和逆變器直流母線電壓，具有不改造電機、可靠性高和經濟耐用的優點。利用在線估計出的轉速和電流實現轉速電流雙閉環的永磁同步電機矢量控制。同時還提出了基于磁飽和原理的永磁轉子初始位置的檢測方法。針對轉子磁場定向方式及矢量控制方案，采用了空間矢量脈寬調制方法對系統進行控制，此方法可以輸出任意給定位置的電壓矢量，在不增加功率管開關頻率和不增加系統復雜性的前提下，明顯提高電機的調速性能。 在Matlab6.5環境下進行的系統仿真實驗表明，所提出的位置估計算法和控制方法具有優良的轉角跟蹤特性和速度控制性能，同時系統具有較強的抗負載擾動性能和較好的魯棒性。實驗結果表明本文的方法達到了預期的效果。
標簽： 卡爾曼濾波 永磁同步電機 無位置傳感器 控制
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：huangld
ADIS16480是一款MEMS慣性測量單元(IMU)，內置一個三軸加速度計、一個三軸陀螺儀、一個三軸磁力計和一個氣壓計。除了提供完全校準、幀同步的慣性MEMS傳感器，ADIS16480還集成了一個擴展卡爾曼濾波器(ekf)，可計算動態方位角。
標簽： 16480 ADIS 調諧 擴展
上傳時間： 2013-10-22
上傳用戶：上善若水
當GPS信號發生阻塞時，可見衛星數會不足4顆，這時迭代最小二乘算法（ILS）與普通擴展卡爾曼濾波(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動特性，建立了改進ekf算法的系統模型。通過理論分析得到了濾波器參數，最后利用真實的GPS衛星數據進行驗證。實驗結果表明，在可見衛星數不少于4顆時，此改進的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顆可見衛星時，此改進的ekf算法的定位精度明顯優于普通的ekf算法。
標簽： GPS EFK 信號 阻塞
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：cmc_68289287
文中闡述一種移動機器人SLAM問題的解決方法，首先利用激光測距儀得到環境中障礙物的監測圖表，然后增量的構建全局地圖。利用擴展卡爾曼濾波器（ekf）創建移動機器人定位計算的有界估量；最后通過仿真和物理實驗驗證了該方法的正確性。可為解決機器人在未知環境下的地圖創建與定位問題提供理論依據，具有實際意義。
標簽： SLAM 擴展 卡爾曼濾波器 移動機器人
上傳時間： 2013-10-28
上傳用戶：jackandlee
該程序為基于粒子濾波的一種新算法,綜合MCMC Bayesian Model Selection即MONTE CARLO馬爾克夫鏈的算法,用來實現目標跟蹤,多目標跟蹤,及視頻目標跟蹤及定位等,解決非線性問題的能力比卡爾曼濾波,ekf,UKF好多了,是我珍藏的好東西,現拿出來與大家共享,舍不得孩子套不著狼,希望大家相互支持,共同促進.
標簽： Selection Bayesian CARLO Model
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：ynwbosss
采用四元數方法推導出SDINS數學平臺角誤差方程和速度誤差方程，并以此建立非線性初始對準誤差模型，應用擴展卡爾曼濾波(ekf)進行精對準，確定初始失調角。
標簽： SDINS 誤差 方程 速度
上傳時間： 2015-10-27
上傳用戶：tonyshao
國外一款非線性估計的工具箱，粒子濾波、UKF、ekf等應有盡有。
標簽： 非線性估計 工具箱
上傳時間： 2015-11-06
上傳用戶：talenthn
文件夾中NPFMain.m為濾波算法主運行程序，CRLBCompute.m為計算CRLB并且畫出CRLB、NPF、ekf/IMM-ekf濾波誤差(均值和均方差)曲線。
標簽： NPFMain 濾波算法 運行程序
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：一諾88
：介紹了擴展卡爾曼濾波算法和無跡變換(unscented transformation，UT)算法，并對擴展卡爾曼濾波算法(ekf)和無 跡卡爾曼濾波算法(UKF)進行比較，闡明了UKF優于ekf。在此基礎上，提出了一種基于Unscented變換(uT)的高斯和濾 波算法，該算法首先通過合并準則得到適當個數的混合高斯模型，逼近系統中非高斯噪聲的概率密度
標簽： transformation unscented 擴展 卡爾曼濾波
上傳時間： 2015-11-25
上傳用戶：bruce
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