2、MATLAB程序演示 clcclearallcloseall%%%% 第1段 噪声处理t=0.5;%时间采样间隔1分钟n=6;%6个状态分量%过程噪声协方差矩阵Q=[100000010000000.010000000.010000000.00010000000.0001];%测量噪声协方差矩阵R=[100000.001^2];%%%% 第2段 状态方程及观测方程产生及初始值%状态方程f=@(x)[x(1)+t*x(3)+(t^2...
UKF用UT变换近似逼近了系统非线性变换后的分布,得到的Kalman增益可以类比成:状态变量X的在当前步的线性修正率,有了这个线性修正率再去\times修正量(实测距离-距离的预测均值,即Z(k+1)-\bar{Z}(k+1|k)),从而更新了k+1步的状态量,实现了追踪。 3 Matlab代码实例 *注意:代码来自书籍 [1]黄小平,王岩. 卡...
在这节教程中还包含了一些文件数据的读写操作,可以一并学习。 首先我们新建一个表格,在表格中定义实际值和测量值。 这里我做了50次的数据,其中DATE为真实值,Z为测量值,HAT为将要保存的估计值。 接下来打开MATLAB,我们先规定一个测量误差,我这里假设为3,当然前面表格中填写的测量值也要满足这个结果。 MEAK就是...
【信息融合】基于matlab无迹卡尔曼滤波UKF有反馈最优分布式融合【含Matlab源码 9100期】985研究生,Matlab领域优质创作者(1)如需代码加腾讯企鹅号,见评论区或私信;(2)代码运行版本Matlab 2019b(3)其他仿真咨询1 完整代码包运行+运行有问题可咨询2 期刊或论文复现;3
自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF)是一种用于状态估计的滤波算法。它是基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的改进算法。 自适应无迹卡尔曼滤波在无迹卡尔曼滤波的基础上,引入了自适应的思想。它通过动态地调整无迹点的数量和分布,以适应系统的动态变化。具体来说,它使用一...
上次分享了一个扩展卡尔曼滤波估计SOC的代码,得到了很多小伙伴的支持,今天再分享一个很好用的扩展卡尔曼滤波估计SOC的程序。使用MATLAB语言完成程序的编写。 下面开始代码的详细分析: 1.采样时间、总步长、状态向量、参数P、Q、R的确定。状态向量设置为一个3行N列的零矩阵。协方差矩阵P设置为一个单位矩阵,Q=0.1...
通过UKF无迹卡尔曼滤波对电池的SOC进行估计,并对比电池真实的SOC,输出两者的对比仿真结果。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 版本:MATLAB2022a 0021 4.系统原理简介 电池状态估计,特别是电池的荷电状态(State of Charge, SoC)估计,在电动汽车、混合动力汽车以及其他电池应用领域中至关重要。无迹卡尔曼滤波(Unscent...
通过UKF无迹卡尔曼滤波对电池的SOC进行估计,并对比电池真实的SOC,输出两者的对比仿真结果。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 版本:MATLAB2022a 0021 4.系统原理简介 电池状态估计,特别是电池的荷电状态(State of Charge, SoC)估计,在电动汽车、混合动力汽车以及其他电池应用领域中至关重要。无迹卡尔曼滤波(Unscent...
无迹卡尔曼滤波matlab 无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,简称UKF)是一种基于卡尔曼滤波的非线性滤波方法。与传统的卡尔曼滤波方法相比,UKF能够更好地处理非线性系统,并且不需要对系统进行线性化处理,因此在实际应用中具有广泛的应用价值。 UKF的基本思想是通过引入一组状态变量来描述系统的状态,然后使用卡尔曼...