导读:本文包含了推广滤波算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:卡尔,算法,无源,永磁,传感器,门限,陀螺仪。
推广滤波算法论文文献综述
刘恒泽,杨刚,张长革[1]（2010）在《改进推广卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的运用》一文中研究指出对推广卡尔曼滤波算法进行了改进,提出了运用自适应门限滤除不可信观测向量的方法。在复杂多变的电磁环境中,有效的剔除不可信观测向量和防止有用信息的丢失一直是一对矛盾。改进的算法通过新息序列方差的统计信息确定自适应门限,并且对观测向量的每一个元素分别进行判决。仿真结果证明,该算法能够在防止有用信息丢失的同时有效剔除不可信观测向量,进而减小导引头的滤波误差。(本文来源于《现代防御技术》期刊2010年05期）
夏超英,张术,孙宏涛[2]（2007）在《基于推广卡尔曼滤波算法的SOC估算策略》一文中研究指出为了估算锂离子动力电池的荷电状态,以Thevenin模型为基础,建立了数学关系简单,易于工程实现的状态空间模型。在此基础上,对模型进行了线性化处理,采用推广卡尔曼滤波算法实现了对电池荷电状态的估算。仿真结果表明,该模型能较好地体现电池的动静态特性,推广卡尔曼滤波算法在估算过程中能保持很好的精度,并对初始值的误差有很强的修正作用,对噪声有很强的抑制作用。(本文来源于《电源技术》期刊2007年05期）
陈益广,李响,傅涛[3]（2005）在《基于推广卡尔曼滤波算法的永磁同步电机无位置传感器控制》一文中研究指出介绍了一种基于推广卡尔曼滤波算法的永磁同步电机无位置传感器控制方案。利用推广卡尔曼滤波模型,由DSP(TM S320LF 2407)实时估算电机的转角eθ和转速ωe,使定转子磁场始终保持合适的位置并同步,利用空间矢量电压对系统进行矢量控制,实现调速。仿真结果表明,所提出的永磁同步电动机(PM SM)无传感器控制方法具有较强的鲁棒性和满意的性能。(本文来源于《微电机(伺服技术)》期刊2005年05期）
高磊[4]（2004）在《一种反馈修正推广卡尔曼滤波算法及其应用》一文中研究指出针对在被动方式下进行目标定位时滤波收敛速度慢和估计精度不高的问题 ,本文介绍了一种反馈修正推广卡尔曼滤波算法。通过引入可观性弱的距离及距离变化率的估计值作为反馈变量 ,作为虚拟观测变量对系统状态进行二次估计 ,可以大大提高算法的收敛速度 ,本文对该算法进行了详细的推导并将其应用于目标被动定位估计器设计中。仿真结果表明 ,该算法在收敛速度 ,估计精度以及稳定性方面都优于原有的卡尔曼滤波器(本文来源于《航天控制》期刊2004年05期）
王志胜,刘建业,周军[5]（2004）在《推广联合滤波算法在卫星组合定姿系统中的应用》一文中研究指出研究了不同模型下的推广联合滤波算法。基于信息融合理论和信息守恒原理,提出信息分配是信息融合的逆过程的观点,给出和证明了信息分配定理,为推广联合滤波算法提供了理论基础。以某卫星组合姿态确定系统为例,详细讨论了推广联合滤波的结构及其实现过程。理论分析和数学仿真结果表明:推广联合滤波算法比现有的联合滤波算法计算量小,且推广联合滤波算法能够同时保证全局最优和局部最优,而现有的联合滤波算法不是局部最优。(本文来源于《宇航学报》期刊2004年05期）
杨文强,李树广,贾正春[6]（2003）在《基于降阶推广卡尔曼滤波算法的交流感应电动机无速度传感器矢量控制系统》一文中研究指出提出了一种估算交流感应电动机转子角速度和转子磁链的降阶推广卡尔曼滤波算法.该算法仅以转子磁链的2个分量作为状态变量,把转子角速度作为被估计的参数,通过定子电压参考值和定子电流测量值实时估算转子角速度和转子磁链.估算得到的转子磁链用于交流感应电动机无速度传感器矢量控制系统的磁场定向和磁链控制,估算的转子角速度用于速度控制.仿真结果显示,转子角速度和转子磁链的估算精度较高,速度和矢量控制的性能在整个速度范围内令人满意;同时,算法阶数的降低显着地减少了运算量.本文算法能够在实际系统中实时实现.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2003年09期）
李硕,曾涛,龙腾,毛二可[7]（2002）在《基于推广Kalman滤波的机载无源定位改进算法》一文中研究指出研究空中运动观测平台对地面辐射源目标的纯方位信息定位算法 ,提出改进的二阶 EKF定位算法以提高定位估计精度 .用推广 Kalman滤波算法代替传统的最小二乘定位算法 .充分利用观测平台的运动信息建立了可观测的观测方程 ,并采用二阶 EKF算法解决了在观测误差较大的情况下导致的非线性误差较大的问题 .采用 MonteCarlo仿真比较 L S,EKF和二阶 EKF3种方法的性能 .证明用这种方法可以达到更好的估计精度 ,能够将目标位置定位在更小的概率椭圆内 .概率误差椭圆缩小了 30 % .(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2002年04期）
吴秋平,万德钧,徐晓苏,房建成[8]（1997）在《推广卡尔曼滤波算法在航位推算系统中的应用》一文中研究指出给出了航位推算系统的设计方法并研究了陀螺仪的特性，在建立起该系统的非线性数学模型的基础上，提出了一种非线性推广卡尔曼滤波算法。试验结果表明，该系统具有良好的导航与定位性能。(本文来源于《数据采集与处理》期刊1997年04期）
万建伟,皇甫堪,梁甸农[9]（1997）在《基于推广卡尔曼滤波算法的声测定位技术》一文中研究指出本文针对声测定位的特点,提出了一种推广的卡尔曼滤波算法,通过该算法,我们可以获得弹丸的空间状态参数,进而应用Rugge-Kutta法可以反推出炮位,文中给出了估计外推误差方差的方法及计算机模拟结果。(本文来源于《国防科技参考》期刊1997年04期）
崔宁周,谢维信,余雄南[10]（1997）在《多传感器分布式推广卡尔曼滤波算法及其在雷达红外目标跟踪中的应用》一文中研究指出本文提出了一种用于非线性系统的多传感器分布式推广卡尔曼滤波算法,该算法中系统的动态方程和传感器的观测方程分别围绕全局估计和全局预测线性化,融合中心基于所有传感器观测的全局估计由各传感器基于自身观测的局部估计来重构。算法分析说明,全局估计的精度高、误差小。最后介绍了文中算法在雷达和红外两种传感器跟踪机动目标中的应用,仿真结果验证了该算法的有效性。(本文来源于《电子科学学刊》期刊1997年03期）
推广滤波算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了估算锂离子动力电池的荷电状态,以Thevenin模型为基础,建立了数学关系简单,易于工程实现的状态空间模型。在此基础上,对模型进行了线性化处理,采用推广卡尔曼滤波算法实现了对电池荷电状态的估算。仿真结果表明,该模型能较好地体现电池的动静态特性,推广卡尔曼滤波算法在估算过程中能保持很好的精度,并对初始值的误差有很强的修正作用,对噪声有很强的抑制作用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
推广滤波算法论文参考文献
[1].刘恒泽,杨刚,张长革.改进推广卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的运用[J].现代防御技术.2010
[2].夏超英,张术,孙宏涛.基于推广卡尔曼滤波算法的SOC估算策略[J].电源技术.2007
[3].陈益广,李响,傅涛.基于推广卡尔曼滤波算法的永磁同步电机无位置传感器控制[J].微电机(伺服技术).2005
[4].高磊.一种反馈修正推广卡尔曼滤波算法及其应用[J].航天控制.2004
[5].王志胜,刘建业,周军.推广联合滤波算法在卫星组合定姿系统中的应用[J].宇航学报.2004
[6].杨文强,李树广,贾正春.基于降阶推广卡尔曼滤波算法的交流感应电动机无速度传感器矢量控制系统[J].上海交通大学学报.2003
[7].李硕,曾涛,龙腾,毛二可.基于推广Kalman滤波的机载无源定位改进算法[J].北京理工大学学报.2002
[8].吴秋平,万德钧,徐晓苏,房建成.推广卡尔曼滤波算法在航位推算系统中的应用[J].数据采集与处理.1997
[9].万建伟,皇甫堪,梁甸农.基于推广卡尔曼滤波算法的声测定位技术[J].国防科技参考.1997
[10].崔宁周,谢维信,余雄南.多传感器分布式推广卡尔曼滤波算法及其在雷达红外目标跟踪中的应用[J].电子科学学刊.1997
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