Sage-Husa自适应滤波的工作原理主要基于两个核心步骤:状态预测和测量更新。在状态预测阶段,根据系统的动态模型预测下一时刻的状态;在测量更新阶段,利用当前的测量值和预测值之间的差异,以及Sage-Husa算法对噪声协方差矩阵的在线估计,调整状态估计值。具体来说,Sage-Husa算法会不断更新噪声协方差矩阵,以反映当前系统噪声...
SageHusa自适应卡尔曼滤波的代码实现相对复杂，需要编写相应的函数或脚本。这些代码通常包括滤波器初始化、预测与更新步骤、以及噪声统计特性的在线更新等部分。综上所述，SageHusa自适应卡尔曼滤波通过在线估计和更新噪声统计特性，提高了滤波器的适应性和鲁棒性，特别适用于噪声统计特性未知或时变的情况。
1.一种基于sage-husa高阶容积卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计方法,其特征是包括以下步骤:步骤一,参数初始化,首先建立锂电池的状态方程和观测方程模型,之后初始化电压、电容及电阻的参数,导入生成的参数进行公式拟合;步骤二为状态更新,在该步骤中,首先利用公式(21)、公式(22)、公式(25)进行五阶球面径向容积计算,并...
Sage-HusaKF.m function [X,e,P]=Sage_HusaKF(F,G,H,Q0,R0,X0,Z,P0,b,s); % X 是指得到的k状态下的最优的估算值 % e 残差epsilon(k) % P 是指更新的k状态下X对应的协方差 % F 系统参数,对于多模型系统,它们为矩阵 % G 系统参数,对于多模型系统,它们为矩阵 % H 表示协方差的转换系数 ...
9-3 新息残差及Sage-Husa, 视频播放量 437、弹幕量 0、点赞数 11、投硬币枚数 14、收藏人数 15、转发人数 2, 视频作者 Yandld, 作者简介 胡同里的技术土著。 善良, 专注,实力派单身>_<,相关视频:1-4 MMSE,12-1 UKF-UT变换,8-1 滤波放散现象,10-5 平方根滤波,13-3 重
那么，Sage-Husa滤波器的公式如下。1）计算一步预测方程 这里的上标表示为估计值。 卡尔曼滤波器的对应公式为，即为0。2）一步预测均方误差方程 卡尔曼滤波器的对应公式为，也就是为常数 3）更新滤波增益方程 卡尔曼滤波器的对应公式为，也就是为常数 4）计算残差 卡尔曼滤波器的对应公式为，也就是...
Husa自适应滤波方法对障碍物的运动轨迹进行预测。该算法以卡尔曼滤波为主体，同时融入具有时变性能的噪声估计器。使得在轨迹预测过程中，能够预估和更新噪声的实时变化。对Sage-Husa自适应滤波相比卡尔曼滤波的改进进行探讨，根据障碍物的运动特点建立运动状态模型，并通过仿真实验进行验证。结果表明，与传统卡尔曼滤波相比...
NAVIGATIONTo address the issues of low filtering accuracy and poor reliability encountered when employing the Sage-Husa adaptive filtering algorithm in combined navigation systems, an improved Sage-Husa adaptive filtering algorithm is proposed. Firstly, on the basis of the Sage-Husa adap...
sagehusa自适应滤波的核心是基于输入信号的自相关函数和互相关函数进行权重函数的计算。具体而言,它通过以下步骤实现: 2.1.计算自相关函数和互相关函数。 首先,根据输入信号,计算出自相关函数和互相关函数,这些函数反映了信号的统计特性和相关性。 2.2.计算权重函数。 基于自相关函数和互相关函数的计算结果,sagehusa算法...
扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计锂离子动力电池荷电状态(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致估计算法不精确,并且算法中的线性化处理受电池模型的影响很大。为了解决上述两个问题,本文采用改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波法(AUKF)来动态地估计多元复合锂离子电池的SOC。与EKF相比,改进Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波...