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111.
孙骏  李宝辉  薛敏 《天津汽车》2011,(12):25-27,34
由于电动汽车的电池组受到温度、充放电次数及电池老化等方面因素的影响,导致现有的剩余电量预测技术很难得到精确和可靠的结果。文章简要介绍现有的电池剩余电量估计的方法:安时计量法,电压测量法,内阻法,神经网络和模糊推理的方法及卡尔曼滤波法,并对这几种方法进行了实用性分析。表明卡尔曼滤波法是目前比较有价值的研究方向,且应用前景广泛。  相似文献   
112.
介绍了无线传感器网络电子航标节点测距定位的定位原理和算法.针对该定位算法的非线性方程组求解问题,依据UKF算法,用一个最小的样本点集来近似系统状态的分布函数.实现了当系统按实际的非线性模型演化时,对非线性函数的后验均值与方差的很好拟合.仿真结果表明,用UKF算法的节点定位估计精度在5%以内.可见,它在解决非线性机动目标跟踪问题时有比较好的跟踪性能和滤波结果.  相似文献   
113.
针对实车侧向加速度难以测量的问题,以车辆2自由度动力学模型为基础,构建了基于自适应卡尔曼滤波器的侧向加速度软测量方法.通过仿真试验表明,软测量得到的侧向加速度与车辆的实际侧向加速度基本一致,该软测量方法能够在车辆行驶的全工况(涵盖线性区和非线性区)下对侧向加速度进行准确估计.  相似文献   
114.
建立了基于运动学的车辆3自由度状态估计模型,分别将扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)应用到车辆状态估计中,通过仿真试验比较了3种算法的估计效果。结果表明,车辆工作在线性稳定区域时,EKF算法效果最优,而车辆工作在强非线性区域并处于失稳状态时,PF算法效果最优。  相似文献   
115.
在船舶交通服务系统(Vessel Traffic Services,VTS)利用多台雷达组成的雷达网中,如果雷达的系统误差未经配准就进行多雷达数据融合,则会使融合结果不可信而严重影响其航迹跟踪质量.平方根无味卡尔曼滤波 (Square-root Unscented Kalman Filter,SRUKF)是一种改进的无味卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法,它借鉴了平方根卡尔曼滤波(Square-root Kalman Filter,SRKF)能克服滤波发散的思想来设计滤波器,不仅具备无味卡尔曼滤波的全部优点,而且克服了无味卡尔曼滤波由于滤波数值计算中舍入误差的积累而容易导致协方差矩阵失去非负定性的缺点,具有更好的数值稳定性.利用平方根无味卡尔曼滤波实现船舶交通服务系统中的雷达网系统误差配准,并通过Matlab仿真对该方法和无味卡尔曼滤波的滤波性能进行了比较,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.  相似文献   
116.
针对商船上常用的指向仪器设备陀螺罗经在北极东北航道航行时由于高纬度带来的指向力矩变小而导致指向精度下降问题, 基于北极东北航道罗经历史数据, 考虑纬度和航向对航向误差的影响, 利用最小二乘法对GPS卫星罗经与陀螺罗经的航向误差进行多项式拟合, 建立并比对3种拟合模型, 遴选出均方误差最小的陀螺罗经航向修正模型; 当GPS信号异常时, 利用该模型对陀螺罗经航向误差进行一次修正; 修正后陀螺罗经航向精度保持在±2.0°内, 精度在±1°以内的修正率达88.4%;当GPS信号正常时, 在一次修正的基础上利用卡尔曼滤波进行二次修正, 修正后的陀螺罗经航向精度在±1.0°以内的修正率为98.9%, 精度在±0.5°以内的修正率达88.9%。   相似文献   
117.
118.
针对现代有轨电车运行环境和运营特点,采用GPS定位为主,航位推算为辅的车辆定位方案,确保现代有轨电车在运营线路上定位信息的连续性和完整性。采用卡尔曼滤波等数据处理方法,减少传感器采集数据的零偏漂移和随机漂移,降低航位推算的累积误差,提高定位信息的精确性。由理论分析和跑车试验可以看出,组合定位方案和数据处理方法可以有效实现现代有轨电车在全部运行线路上的跟踪和定位。  相似文献   
119.
近年来,流域水文模型及模型参数的不确定性研究工作逐渐成为了水文界研究的重点。基于贝叶斯统计推断理论以及卡尔曼滤波的各种不确定方法涌现出来,本文就近年来较为经典的不确定性研究方法作介绍。  相似文献   
120.
单基阵纯方位水下目标运动分析需要基阵所在平台至少作一次机动,复杂多变的海战环境中,往往并不允许平台执行机动,故通常需利用多维信息对水下目标进行运动分析。本文基于双阵方位进行水下目标运动分析,目前相关公开文献中多是从仿真层面对该问题进行研究,本文在数值仿真的基础上,通过对海试数据的处理,从试验层面研究这一问题。文中采用最大似然估计法和扩展卡尔曼滤波方法进行双阵纯方位水下目标运动分析,通过数值仿真及海试数据的处理,验证算法的有效性。  相似文献   
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