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卡尔曼滤波: 国家自然科学基金资助项目:本书共分七章,重点论述了卡尔曼滤波方法的理论基础,以离散时间系统为主,介绍了各种滤波方法的递推公式,分析了各种方法的特点,理顺了种种方法之间的区别和联系,阐述了卡尔曼滤波方法在动态测量中的应用。; 宋文尧; 关键词：卡尔曼滤波

基于扩展卡尔曼滤波器设计及数值模拟: 2025年; 卡尔曼滤波本质是一种时间递推的方法,是一个“预测”过程和“更新”过程。该方法在目标跟踪、制导等方面有较广的应用。卡尔曼滤波方法能够较好的处理线性模型,但很多实际问题与工程问题是非线性问题,常规的卡尔曼滤波方法并不适用这类问题。本文以常规卡尔曼滤波方法为基础,推导并给出了扩展卡尔曼滤波的实现过程及完整算法流程,通过对非线性函数进行泰勒展开,保留展开式一阶项,从而将非线性问题近似线性化处理,使得该算法能够处理非线性问题。本文不仅给出了完整的扩展卡尔曼算法框图,使该算法的实现过程更加清晰,并且通过数值模拟证明了该算法处理非线性问题的可行性和有效性,这为使用该算法进行实际工程应用奠定了一定的基础。; 李宏亮朱传明; 关键词：扩展卡尔曼滤波器非线性目标跟踪

基于新息自适应卡尔曼滤波地铁测速定位方法: 2025年; 城市轨道交通车辆的测速定位存在可用传感器较少,小半径曲线和大坡度变化线路多,运行工况变化频繁,实时性与精度要求更高等问题。提出了基于新息自适应卡尔曼滤波的测速定位方法,以无人驾驶地铁为研究对象,首先基于先验牵引制动目标级位约束,将列车视为一维刚性均布质量模型,考虑列车经过等效变坡点的动力学行为,建立修正机动加速度的列车运动模型。然后基于新息自适应卡尔曼滤波实时估计与修正受到运行工况与线路情况变化影响的统计噪声。最后以3种典型工况的实车数据为例,基于16组动车轴速信息进行测速定位,并对比采用平均轴速法与无自适应估计噪声的常规卡尔曼滤波算法下的6种精度评价指标,结果表明:采用该方法有效修正轮轨蠕滑引起的渐进型数据漂移,减少高速区高频噪声,速度误差均方根为0.349 0 km·h^(-1),制动停车位置误差为0.491 3 m,具备较高的测速与定位精度;在高速区轴速存在1.5%比例随机缺失工况下,速度误差均方根可稳定在0.371 7 km·h^(-1)左右,制动停车位置误差可稳定在0.042 0 m左右,对高速区测量轴速缺失具备较强鲁棒性;在列车滑行工况下,速度误差均方根为0.360 1 km·h^(-1),制动停车位置误差为0.310 5 m,对列车空转滑行具备较强鲁棒性。研究结果能够为无人驾驶地铁列车精确测速定位提供理论依据与工程参考。; 万俊豪左建勇左建勇潘宇; 关键词：无人驾驶地铁

基于目标优化和卡尔曼滤波的SOC估算方法: 2025年; 准确估计蓄电池荷电状态(state of charge,SOC)对于蓄电池的健康管理具有重要意义。现有SOC估算方法普遍存在复杂性高、自适应较弱的问题,更偏重于理论分析,难以满足实际在线监测的应用场景。为提高SOC估算过程的自适应性以及降低算法应用的复杂性,提出了一种适用于在线监测应用场景的基于蜣螂优化算法和自适应无迹卡尔曼滤波的SOC估计算法。将二阶Thevenin等效电路作为蓄电池的模型,利用蜣螂优化算法对该模型的关键参数进行自适应辨识,根据所辨识的参数,利用自适应无迹卡尔曼滤波算法对SOC进行估算。为了验证该算法的有效性,利用锂离子电池不同动态工况的实验数据进行了测试。实验结果表明,在初始参数设置模糊或不准确的情况下,该算法依然能够自适应地获取精度更高的SOC估计结果,具有更好的鲁棒性。; 邢展王建宇闫晓钰罗玉珺涂燕

基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机控制研究: 2025年; 在永磁同步电机的驱动系统中,磁场定向控制(field-oriented control, FOC)技术常常受限于对位置检测传感器的依赖,限制了系统的响应能力,增加了整体成本。提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机控制策略,用以实现电机的无传感器控制。构建了电机的精确数学模型,设计扩展卡尔曼滤波器,用于精确估计电机的状态变量。通过在MATLAB/Simulink环境中搭建仿真模型,对比了传统的FOC控制与基于扩展卡尔曼滤波的控制方法。结果表明:新方法能够可靠地估计电机的状态参数,达到优异的控制性能。; 牛振州田鑫; 关键词：扩展卡尔曼滤波永磁同步电机

基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警系统及其方法: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的樱桃霜冻预警系统及其方法，涉及物联网与智能预测领域的樱桃霜冻预警技术。本系统是温度采集单元、嵌入式控制器单元和通信单元依次连接，电池管理单元和历史数据存储单元分别与嵌入式控制器单元连接，厂...; 赵利民呼丽萍袁荣尚称平张利军赵玉祥

基于自适应卡尔曼滤波的视觉多目标跟踪: 2025年; 多目标跟踪MOT(multi-object tracking)旨在对视频序列中的多个目标进行识别与跟踪,并保持各目标的ID(identity),对运动不规律的多目标进行跟踪是该领域的难点,跟踪准确度难以保证且易出现目标ID频繁切换的问题。为提高跟踪准确度,提出自适应卡尔曼滤波AKF(adaptive Kalman filter),充分利用目标检测器提供的信息对运动模型加以修正,提高对运动不规律目标跟踪准确度;为解决目标ID频繁切换的问题,设计一种BIoUG贪婪算法,通过放大匹配框并采取择优匹配的方式,提高匹配机会并降低误匹配概率。在此基础上,提出一种针对运动不规律目标的多目标跟踪方法。实验结果表明,所提方法在DanceTrack数据集上的MOTA、HOTA、IDF1分别达到了92.2%、57.7%和58.7%;在MOT17数据集上,MOTA、HOTA、IDF1分别达到了80.3%、63.3%和77.3%。与目前主流的同类目标跟踪方法相比,所提方法对运动不规律和规律的目标均有较好的跟踪效果,体现出较好的综合性能,为运动不规律多目标的跟踪提供了新的解决思路。; 许华杰郑力文; 关键词：多目标跟踪卡尔曼滤波数据关联

一种基于卡尔曼滤波估计道路附着系数的方法: 本发明涉及汽车技术领域，具体涉及一种基于卡尔曼滤波估计道路附着系数的方法，首先建立车辆七自由度模型，获取四个轮胎参数的计算方式；其次建立Dugoff轮胎模型，获取轮胎归一化轮胎力；最后利用无迹卡尔曼滤波算法估计道路附着系...; 刘夫云蒋志能许恩永周上奎王健陆超洋

有色噪声下基于改进卡尔曼滤波的结构响应重构: 2025年; 针对传统卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)算法进行结构响应重构时无法处理有色噪声,导致重构精度降低的问题,提出一种基于自适应一步相关卡尔曼滤波(Adaptive One-step Correlated Kalman Filter,AOCKF)算法的结构响应重构方法。首先使用AOCKF算法处理测量过程中的时变有色噪声,得到状态的最优估计。然后利用估计的状态向量重构出感兴趣位置处的结构响应。最后对二维桁架和外伸梁分别进行数值模拟和试验分析,验证了所提方法的有效性。结果表明,根据所提方法重构出的响应时程曲线可以较好地拟合真实响应或测量响应时程曲线,且具有较高的重构精度。; 李志娟彭珍瑞; 关键词：声学卡尔曼滤波算法

一种基于卡尔曼滤波的电池系统快速容量估算方法: 本发明涉及电池容量估算技术领域，具体涉及一种基于卡尔曼滤波的电池系统快速容量估算方法。包括：采集电池充放电实验数据，获取不同环境温度下的电池剩余容量与开路电压的关系曲线和辨识参数，建立电池的等效电路模型；在放电末端采用通...; 胡金杭陈从颜陶冶曹亢苗亚

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