无迹卡尔曼滤波c语言无迹卡尔曼滤波c语言 卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器,它使用状态方程和测量方程来估计系统的状态。在C语言中实现卡尔曼滤波器需要定义状态变量、测量变量、状态转移矩阵、测量矩阵和过程噪声协方差矩阵等。 以下是一个简单的无迹卡尔曼滤波器的C语言实现示例:...
无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）和容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter, CKF）是两种常用的滤波算法，可以用于锂电池SOC（State of Charge）的估计。本文将介绍这两种算法在C语言中的实现，并与Matlab版本进行对比。算法简介 锂电池的SOC估计是电池管理系统的重要功能之一，可以通过测量电池的电压、...
无迹卡尔曼滤波（UKF）和容积卡尔曼滤波（CKF）是两种常用于锂电池SOC估计的滤波方法。通过在C语言中实现这两种滤波方法，可以使得锂电池SOC估计算法可以在嵌入式系统中使用，提高锂电池SOC估计的实时性和可靠性。UKF和CKF是基于卡尔曼滤波的一种改进方法。相比于传统的卡尔曼滤波方法，UKF和CKF采用非线性变换来处理非...
无迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter）⽆迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter）⽆迹卡尔曼滤波不同于扩展卡尔曼滤波，它是概率密度分布的近似，由于没有将⾼阶项忽略，所以在求解⾮线性时精度较⾼。UT变换的核⼼思想：近似⼀种概率分布⽐近似任意⼀个⾮线性函数或⾮线性变换要容易。原理：假设n维...
在无迹卡尔曼滤波中,状态向量是描述系统状态的关键参数之一。状态向量的维度决定了滤波系统的复杂程度和可处理的信息量。在实际应用中,状态向量的维度往往与系统的状态量有关,比如位置、速度、加速度等。状态向量的维度越高,滤波系统对系统状态的估计也越准确,但同时也增加了计算的复杂性。 2. 测量向量维度(Dimension...
基于二阶RC模型自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)锂电池SOC估计的实践与应用 一、引言 随着新能源汽车技术的快速发展,锂电池SOC(State of Charge)估计作为电池管理系统的重要组成部分,对于提高电池性能、延长电池寿命以及提升能源利用效率具有重要意义。基于二阶RC模型自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)是一种高效的估计方...
IMU无迹卡尔曼滤波公式主要包括预测步骤和更新步骤。 预测步骤: 在预测步骤中,通过IMU测量数据和状态空间模型来预测系统的状态变量。具体的公式如下: - 状态预测: x_k = f(x_{k-1}, u_{k-1}) + w_{k-1} 其中,x_k表示系统在时刻k的状态变量,f()表示状态空间模型的传播函数,u_{k-1}表示系统在时...
(2)提出了结合L1范数正则化的无迹卡尔曼滤波方法。损伤识别作为典型的动力学反问题,对于复杂结构,其反演计算存在强不适定性。在UKF迭代过程中,反演计算本身的不适定性易导致状态向量协方差矩阵无法保持为正定矩阵,使得迭代过程发散。为此,本文借鉴处理反问题计算的正则化处理技术,并且根据结构损伤参数满足稀疏性分布的...
摘 要为消除导引头天线罩引入的瞄准误差对制导系统稳定性和精度造成的负面影响,提出了一种基于神经网络和无迹卡尔曼滤波融合的天线罩误差斜率估计方法。考虑先验模型知识,分别建立导引头、自动驾驶仪、弹目相对运动系统和弹体动力学系统的动...
1.一种基于无迹卡尔曼滤波的频率与谐波检测方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1,建立含谐波的信号模型: 其中,y是观测信号,r是谐波次数,M是总谐波次数,f是基波频率,A r 是r次谐波幅值, 是r次谐波相位,e是协方差为R的零均值高斯白噪声; 步骤2,选取观测状态变量: 其中,A r,k 是k时刻r次谐波的幅值, ...