卡尔曼滤波论文(卡尔曼滤波ppt)
1. 卡尔曼滤波ppt
bms卡尔曼滤波算法是一种公认的可以用来估算动态线性系统的内部状态的技术。基本上，KF 是一组递归方程，它由两部分组成：
1，预测步骤：用于预测系统的输出；
2，系统状态、误差和修正步骤：基于系统的输出来修正当前状态的估算值。
为了使用KF 来估算电池SOC，电池的状态空间模型使用ECM 来搭建。考虑到系统噪声和观察噪声，搭建了离散状态空间模型。由于OCV（由二阶RC ECM中的电压源来表示）和电池的SOC 具有非线性关系，并且KF 算法只适用于线性系统，所以线性化的方法作为辅助部分应该具有可以接受的精度。作为线性化过程的结果，我们可以把离散的状态空间模型方程简化为更简单的条件。
2. 卡尔曼滤波 书籍
卡尔曼滤波的原理是使用观测值来动态的生成统计预测参数的。
X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k) .(1)
Z(k)=H X(k)+V(k) .(2)
预测是通过(1)式中的 W(K) 和(2)式中的V(k)的噪声的统计“标准差”生成的.有说是“协方差”可能和后面三个跌代式子混了。
X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1)) ……… (3)
Kg(k)= P(k|k-1) H’ / (H P(k|k-1) H’ + R) ……… (4)
P(k|k)=（I-Kg(k) H）P(k|k-1) ……… (5)
(3)(4)(5)补充计算(1)(2)完成跌代过程.H是“马尔科夫”链中的预测矩阵。
3. 卡尔曼滤波csdn
定义
滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。是根据观察某一随机过程的结果，对另一与之有关的随机过程进行估计的概率理论与方法。
起源
滤波一词起源于通信理论，它是从含有干扰的接收信号中提取有用信号的一种技术。“接收信号”相当于被观测的随机过程，“有用信号”相当于被估计的随机过程。
例如用雷达跟踪飞机，测得的飞机位置的数据中，含有测量误差及其他随机干扰，如何利用这些数据尽可能准确地估计出飞机在每一时刻的位置、速度、加速度等，并预测飞机未来的位置，就是一个滤波与预测问题。这类问题在电子技术、航天科学、控制工程及其他科学技术部门中都是大量存在的。历史上最早考虑的是维纳滤波，后来R.E.卡尔曼和R.S.布西于20世纪60年代提出了卡尔曼滤波。现对一般的非线性滤波问题的研究相当活跃。
4. 卡尔曼滤波 实验心得
卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术，Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态。由于它便于计算机编程实现，并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法，在通信，导航，制导与控制等多领域得到了较好的应用。
5. 卡尔曼滤波 q
EKF全称ExtendedKalmanFilter，即扩展卡尔曼滤波器，一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器)。
卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态。
这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼（Rudolf E. Kalman）命名。然而简单的卡尔曼滤波必须应用在符合高斯分布的系统中，后期的学者对其进行了多方面的改进，其中之一就是扩展卡尔曼滤波，可应用于时间非线性的动态系统。
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