关键词:扩展卡尔曼滤波(EKF)、电力系统动态状态估计、无迹卡尔曼滤波(UKF)。 原文摘要: Abstract—Accurate estimation of power system dynamics is very important for the enhancement of power system relia-bility, resilience, security, and stability of power system. With the increasing integration of inverte...
本文讲解和比较了基于卡尔曼滤波器的频率跟踪方法的能力,例如扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 和无味卡尔曼滤波器 (UKF),以跟踪窄带谐波信号的时变频率。这些结果与 Savaresi 等人的结果进行了比较。在 [3] 中。为了评估算法实现的估计质量,使用了两个标准:性能指数 (PI) 和鲁棒性指数(RI),如 [3] 中所述。引入了...
简介:【信号处理】扩展卡尔曼滤波EKF(Matlab代码实现) 💥1 概述 扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)是在线性最小方差估计的基础上,提出的一种实时递推型的最优估计滤波算法,近年来被逐步应用于工程结构的参数识别研究[1.2.3.4.5]当中。为解决传统EKF算法中其状态向量维度过大导致该算法运行效率变慢、识...
以下是一个简单的扩展卡尔曼滤波器的 MATLAB 代码实现,用于估计物体轨迹。该代码假设观测值逐次更新,并且定义了一些未知变量。 首先,我们需要定义一些符号和参数: %符号和参数定义 syms x y vx vy ax ay real%状态变量 s=[x;y;vx;vy];%状态向量 a=[ax;ay];%加速度向量 dt=0.1;%时间步长 Q=diag([1e...
假设有两架无人机对移动目标进行协同定位,每架无人机上安装有被动雷达导引头,可提供高低角及方位角两种量测信息。请根据以下仿真条件,完成基于扩展卡尔曼滤波的协同定位滤波器设计及仿真分析。 ⛄ 部分代码 function [out] = cal_H(x,y,z,Xs1,Xs2,Ys1,Ys2,Zs1,Zs2) ...
TDOA/AOA定位的扩展卡尔曼滤波算法MATLAB源代码 TDOA/AOA是无线定位领域里使用得比较多的一种定位体制,扩展卡尔曼滤波器是最经典的非线性滤波算法,可用于目标的定位和动态轨迹跟踪。 function [MX,MY,SS]=ExtendedKalmanFilter(D1,D2,D3,A1,A2,A3,Flag1,FLAG2,S0,P0,SigmaR,SigmaAOA) %% TDOA/AOA定位的扩展...
⛄ 部分代码 w1 = gyro(1); w2 = gyro(2); w3 = gyro(3); q0 = x(1); q1 = x(2); q2 = x(3); q3 = x(4); bw1 = x(5); bw2 = x(6); bw3 = x(7); ax = accel(1); ay = accel(2); az = accel(3); ...
以下是一个基于观测值逐次更新的扩展卡尔曼滤波器的MATLAB代码实现,用于估计物体轨迹。我们假设物体在二维平面上运动,并且可以通过一些传感器获得其位置和速度的测量值。我们需要定义未知变量,包括状态向量、状态转移矩阵、控制向量、控制矩阵、观测向量和观测矩阵等。