基于粒子群算法和卡尔曼滤波器的PID控制
群算法在搜索区域找到和目标模板最相似的区域 , 粒子 所在的位置即为最优中心位置 , 并以该位置作为卡尔曼 滤波的观测值, 进行下一帧跟踪。 1 算法原理依据 1. 1 卡尔曼滤波 卡尔曼滤波是由一系列递推数学公式描述。其信 R , 状态方程可描 ( 1) n 一只鸟可 以看作 是每一 个优化 问题的 解, 也...
改进粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器电机转速估计
1、第二十四届“冯如杯”学生创意大赛基于卡尔曼滤波和粒子群算法的飞行参数辨识基于卡尔曼滤波和粒子群算法的飞行参数辨识摘要针对低精度捷联航姿系统与北斗系统组合导航在某些情况下适应性差,以及系统模型准确性和噪声统计特性随实际工作情况变化的问题,提出了利用大气数据系统输出的速度信息辅助航姿解算的方法。基于模糊自...
本文的主要研究内容如下:1.分析了卡尔曼滤波算法。包括卡尔曼滤波算法的基本原理、卡尔曼滤波的研究方法、卡尔曼滤波算法的发散问题的产生和解决,介绍了卡尔曼滤波算法在实际中的应用。2.研究了粒子群优化算法。主要包括粒子群优化算法的基本原理、粒子群优化算法的优缺点和其在实际中的应用。3.针对卡尔曼滤波算法存在...
基于卡尔曼滤波和粒子群优化算法的灰色神经网络预测模型
摘要 一种基于粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器的电池SOC估算方法,包括如下步骤:先对粒子的位置和速度随机初始化,然后对粒子的适应度进行计算,找到最佳粒子的速度和位置并进行更新,并对粒子适应度再次进行计算,判断粒子个体极值和粒子全局极值是否进行了更新。重复执行上述步骤,直到执行完预设的迭代次数或达到了所需要...
2O14DOI:10.7500/AEPS20130331006基于蚁群粒子群优化的卡尔曼滤波算法模型参数辨识张旭辉,林海军,刘明珠,高豹江(哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院,黑龙江省哈尔滨市150080)摘要:针对复杂的低压配电网通信环境,提出一种基于蚁群粒子群融合的无先导卡尔曼滤波(UKF)算法的模型参数辨识方法。对于电力线多径信道传输模型,...
基于matlab的EKF(扩展卡尔曼滤波)_UKF(无迹卡尔曼滤波)_PF(粒子滤波)三种算法的估计结果比较,输出估计误差,并单独对粒子滤波进行估计及其置信区间可视化。程序已调通,可直接运行。 以下内容为付费内容,请购买后观看 该付费内容为:基于matlab的EKF(扩展卡尔曼滤波)_UKF(无迹卡尔曼滤波)_PF(粒子滤波)三种算法的估计...
基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法 作者:窦永梅冀小平杜肖山 来源:《现代电子技术》2011年第08期©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...