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kaLMan

  • GPS TOOLBOX包含以下內容: 1、GPS相關常量和轉換因子; 2、角度變換; 3、坐標系轉換:  點變換;  矩陣變換;  向量變換

    GPS TOOLBOX包含以下內容: 1、GPS相關常量和轉換因子; 2、角度變換; 3、坐標系轉換:  點變換;  矩陣變換;  向量變換; 4、專用測繪程序; 5、專用統計函數; 6、GPS時間工具; 7、專用GPS數據處理函數; 8、航跡和相關工具; 9、衛星位置計算; 10、高度和方位角判定,以及衛星可見性; 11、DOP(dilution of precision)計算,衛星選取和相關函數; 12、專用信號處理和kaLMan濾波函數; 13、偽距和誤差判定及相關函數; 14、用戶位置判定及相關函數; 15、RAIM/FDE可用性和完好性評估相關函數。

    標簽: 61656 GPS TOOLBOX 變換

    上傳時間: 2017-05-07

    上傳用戶:jennyzai

  • 多傳感器多目標追蹤技術

    用于現在流行的目標追蹤與區別技術,利用kaLMan濾波器與交互式多模型技術,對目標加速度的估計來區分不同類

    標簽: 學術論文

    上傳時間: 2015-04-28

    上傳用戶:5823102

  • kaLMan filter

    不同狀態維度卡爾曼濾波器MATLAB代碼,帶詳細注釋。

    標簽: 狀態估計 卡爾曼濾波器

    上傳時間: 2016-04-10

    上傳用戶:3552746251

  • matlab——UKF

    matlab無跡kaLMan濾波初步模擬地形匹配,修改自網上UKF

    標簽: matlab 原碼

    上傳時間: 2016-06-14

    上傳用戶:ChampagneYo

  • 各種算法詳細簡介

    對各種算法的詳細簡介,包括粒子濾波和kaLMan濾波

    標簽: 算法

    上傳時間: 2016-08-22

    上傳用戶:jiwy

  • 光纖陀螺SINS十位置系統級標定方法

    針對傳統的系統級標定方法狀態變量維數高、標定參數可觀測性差等特點,提出一種十位置系統級標 定方法。該方法以分立式標定結果為初值,以速度誤差和姿態誤差作為觀測量,合并加速度計標定誤差和光 纖陀螺標定誤差,降低kaLMan濾波器維數。設計10個位置對SINS標定誤差進行估計,然后將估計值進行解 耦,計算SINS標定參數。仿真和轉臺實驗結果表明:十位置系統級標定方法可以一次性標定出標度因數、安 裝誤差和零位等24個標定參數。

    標簽: SINS 光纖陀螺 系統級 標定方法

    上傳時間: 2016-10-23

    上傳用戶:260970449

  • 卡爾曼濾波的圖像目標跟蹤

    卡爾曼濾波的圖像目標跟蹤target tracking using kaLMan

    標簽: 卡爾曼濾波 圖像 目標跟蹤

    上傳時間: 2017-04-12

    上傳用戶:暖陽!!

  • GPS導航定位

    kaLMan濾波在船舶GPS導航定位系統中的應用——MATLAB仿真程序

    標簽: GPS kaLMan濾波 MATLAB仿真

    上傳時間: 2017-11-29

    上傳用戶:likelike

  • 自適應IMM-kaLMan濾波

    改進版多模型卡爾曼濾波論文,能更好的適應非線性場景

    標簽: IMM-kaLMan 濾波

    上傳時間: 2019-06-10

    上傳用戶:guokai626

  • Probability and Random Processes

    Many good textbooks exist on probability and random processes written at the under- graduate level to the research level. However, there is no one handy and ready book that explains most of the essential topics, such as random variables and most of their frequently used discrete and continuous probability distribution functions; moments, transformation, and convergences of random variables; characteristic and generating functions; estimation theory and the associated orthogonality principle; vector random variables; random processes and their autocovariance and cross-covariance functions; sta- tionarity concepts; and random processes through linear systems and the associated Wiener and kaLMan filters. 

    標簽: Probability Processes Random and

    上傳時間: 2020-05-31

    上傳用戶:shancjb

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