卡尔曼滤波算法,在锂电池SOC估计中,如何提高估计精度及鲁棒性

EKF在采样点泰勒展开过程省略了二阶及以上的各项,不可避免地引入线性化误差,因此新息序列很难为白噪声,但当Sk近似为零时,新息序列就会具有类似高斯白噪声的性质,有助于增强算法的鲁棒性和估计精度。基于等效电路模型进行SOC估计时,当估计电压随时间推移逐步与电压真实值产生偏差时,表明新息响应偏高。为使式(16)成...

利用IMU增强机器人定位:实现精确导航的基础技术

●扩展卡尔曼滤波器(EKF):■即使建模系统的确切性质未知,也支持对过去、现在和未来状态的估计。图8显示了简化的EKF算法。■随着时间的推移,观察到的测量值包含高斯白噪声或其他不准确性,并通过以下方式估计测量的真实值■同步传感器之间的测量■预测姿态和误差估计■估计和更新预测值的不确定性图8...

北京邮电大学2025考研招生考试自命题考试大纲:801通信原理

确定信号及随机信号的相关函数、能量(功率)谱密度;希尔伯特变换、解析信号、带通信号与带通系统;零均值平稳高斯过程;高斯白噪声、窄带平稳高斯过程;匹配滤波器。2、模拟调制模拟线性调制(DSB-SC、AM、SSB)的基本原理、调制解调方法、频谱特性、抗噪声性能;模拟角度调制(PM、FM)的基本原理、卡松公式,FM抗噪声性能特...

探讨自回归模型和扩散模型的发展应用

是当前时间点的观测值,是常数项,是自回归系数(取值在-1到1之间),表示前一期观测值对本期影响的强度,而是白噪声项,代表随机扰动。是移动平均系数,表示前一期误差对本期的影响。是非线性函数,是模型参数,是误差项。非线性自回归模型能够捕捉数据增长的阈值效应、加速或减速增长、饱和状态等现象,为更精准的预测和深...

长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑

v∈RN确定了涨落影响,通常假设为i(t)vj(t')>=cδijδ(t-t')的高斯白噪声,其中δij是Kronecker-delta函数,δ(t-t')是Dirac函数。噪声影响(包括乘性噪声或有色噪声)可能有更一般的公式,请读者自行查阅相关文献。第三个方程确立了观测模型,通过前向模型h(Q)和测量噪声w将源活动Q(t)与实验...

多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA

a??是m维高斯白噪声过程VWN(0,Σ)的序列(www.e993.com)2024年11月24日。VMA(q)过程具有以下性质。VMA(q)过程的均值始终为??,因为VMA(q)由均值为0的VWN过程组成。我们还可以计算VMA(q)过程的协方差矩阵函数如下。因此,VMA(q)过程无论如何都具有平稳性,协方差矩阵将在滞后q之后截断。与MA过程类似,我们可以使用相关矩阵或AIC来确定...

智能驾驶传感器后融合与前融合

这一简化后的问题可由滤波器相关算法,如卡尔曼滤波(KalmanFilter)或扩展卡尔曼滤波(ExtentedKalmanFilter)来解决。卡尔曼滤波算法将状态空间的概念与随机估计理论相结合,利用系统状态方程、观测方程及噪声的统计特征形成一套完整的滤波算法,用以解决高斯白噪声下对随机过程的最优估计问题。

概率建模和推理的标准化流 review2021

白化变换(Johnson,1966;Friedman,1987)——因将数据转换为白噪声而得名——是机器学习中使用归一化流的最清晰的知识前身。Chen和Gopinath(2000)可能是最早将白化作为密度估计技术而不是特征预处理的人,称这种方法为高斯化。Tabak和Vanden-Eijnden(2010)从扩散过程的角度接近了高斯化,建立了与统计力学的联系——...

基于MATLAB的函数信号发生器

相对的,其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。白噪声在数学处理上比较方便,因此它是系统分析的有力工具。一般,只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽,并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑,就可以把它作为白噪声来处理。在MATLAB中白噪声的实现借助于randn函数,它的功能...

浅谈手机接收性能的测试

即对理想调制信号施加加性高斯白噪声,测量接收机的误帧率,作为对同信道抑制、邻信道抑制的测试,或者是接收机的选择性测试。这实际上是模拟接收机在实际系统中使用时所遇到的真实干扰环境。cdma2000标准中对加性高斯白噪声下的接收质量的测量规定是:施加加性高斯白噪声(Ioc)为-54dBm,Ior/Ioc为-1dB,在此情况下...