摘要：针对多传感器融合姿态解算精度不高的问题,提出一种改进的卡尔曼滤波算法,即高阶线性互补滤波与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)相结合的融合算法。该数据的融合是基于加速度计、陀螺仪传感器频率特性和姿态角的微分方程建立的系统模型,将互补滤波的姿态角数据作为该系统模型的观测值,利用EKF算法对加速度计、陀螺仪、磁力计进行数据融合。高阶的互补滤波和EKF的融合算法能够有效地解决陀螺方向的估计偏差,为了证明该算法的可行性,用搭载惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)模块的四旋翼飞行器进行了动态和静态的实验,分析对比了最新导航算法、经典卡滤波算法和该融合算法滤波的效果。实验结果表明:提出的高阶无源线性互补滤波和EKF相结合的融合算法,无论在静态还是动态的实时性情况下,都能很明显的去除噪声和抑制姿态角的漂移,且提高了姿态角的精度。

摘要：伪线性卡尔曼滤波器广泛应用于纯方位目标跟踪中,其递归性非常适合于硬件实现。结合实际项目,在对数据流进行分析的基础上,使用xilinx公司virtex-4系列芯片提供的DSP48专用乘法单元,以及自行设计的高效除法单元,通过简化标量运算和充分利用并行流水机制,最终实现了伪线性卡尔曼滤波器。仿真验证了数据的精确性。综合报告显示此系统的最高频率为123.8 MHz,满足实时性要求。

摘要：简要介绍了嵌入式飞行数据传感(FADS)系统,研究了卡尔曼算法在FADS系统中的应用,设计了动、静压的算法,并且列出了算法的验证结果。计算结果表明,卡尔曼算法在精度,实时性等方面可以满足FADS系统的设计要求。

摘要：中国人民的抗日战争是反侵略的正义战争,得到全世界进步人士的同情和支持,不少国际电影人士就曾万里迢迢来到中国,以拍摄新闻纪录影片的方式进行支援。其中来华最早、影响最大者,当数荷兰著名纪录电影艺术家尤里斯·伊文思和苏联著名导演罗曼·拉扎列维奇·卡尔曼。

摘要：多棱镜法是通过测量多个安装在掘进机上的棱镜坐标进行掘进机位姿求解的方法。在使用过程中全站仪测量多个棱镜坐标时,因掘进机前进导致测量的棱镜坐标不同步,从而影响测量结果。本文提出了依据匹配隧道设计线路线型的卡尔曼预测模型,按照直线段、缓和曲线段和圆曲线段分别建模预测棱镜坐标,并构造了以偏离施工设计线路的大小为依据的模型噪声分段权函数,实现棱镜坐标的预测。实验表明,采用本文方法预测后的棱镜坐标,提高了掘进机位姿的测量精度。

摘要：本文利用卡尔曼滤波方法对吉林省短期极端气温进行客观预报。选取日本数值预报产品资料,运用我们所设计的预报因子,建立温度预报系统,在1998年汛期投入业务使用,结果表明:24个评分站的最低气温具有较高参考价值,最高气温具有一般参考价值。

摘要：针对WSN流量预测,基于AR模型提出一种WSN流量双卡尔曼并行递推预测算法。该算法使用两个Kalman滤波器,交替进行AR模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计,根据序列数据的最新信息实时修正AR模型参数进行动态预测。同时针对大步长的流量预测,引入滚动修正思想,克服动态预测算法存在间隔时间过长的缺点,降低多步预测误差。实验研究表明,利用研究的双卡尔曼并行递推算法使用AR模型进行多步预测,从原理设计和实现算法上,实现了WSN流量的准确预测。

摘要：利用单片机控制锂电池的充放电以及升压和降压拓扑电路构成高效双向DC-DC变换器电路以提高能源利用率。单片机通过控制加法器和运算放大电路反馈端数字电位器阻值以实现实现输出电流步进可调,通过PID算法控制降压电路的反馈电压微调输出电压值提高输出电压稳定性,采用电流传感器和电压衰减电路,并结合单片机和卡尔曼滤波算法提高实时测量系统状态电压、电流测量精度。

摘要：在实际的电力系统中,由于奇次谐波的存在,电网信号一般都是非正弦波形,可以利用基于双二阶广义积分器的锁相环快速且有效地检测出电网电压特征信息,但当信号中存在高次的谐波信号并且存在强噪声干扰的情况下,单一的锁相环无法精准地锁定频率,需要好的改进方法来获得更加精确的频率信息.为此将已有的锁相环进行改进,提出了一种基于S函数下的卡尔曼滤波算法,设计在锁相环的频率跟踪完成后再结合基于S函数的卡尔曼滤波的方法对电网信号的频率进行更加精确地追踪锁定.仿真结果表明,基于S函数下的卡尔曼锁相环可以更加精确地对强噪声下的电网信号频率进行追踪,并且当基频的变化范围在5 Hz至200 Hz时,提出的算法均能成功追踪到频率.

摘要：麦拉·卡尔曼（Maira Kalman）是美国著名的插画家和设计师，她的笔触带着浓重的生活气息和诗意风格，加上大胆鲜亮的色彩运用，麦拉给众多喜爱她的读者讲述了一个又一个明媚忧伤的童话故事。