针对于扩展卡尔曼滤波(EKF)以及无迹卡尔曼滤波(UKF)等高动态信号载波跟踪算法存在跟踪精度不高的下场,付与无迹粒子滤波(UPF)算法对于高动态北斗卫星信号载波举行跟踪。
UPF算法松散粒子滤波(PF)以及无迹卡尔曼滤波,付与PF对于载波外形变量举行估量,同时使用UKF滤波器对于粒子举行权值的重新调配,处置了粒子进化下场。
经由Matlab仿真比力,基于EKF、UKF、UPF的跟踪算法的载波频率倾向距离为-15~1五、-10~十、-4~4Hz,验证了UPF算法的良好性。
UPF算法松散粒子滤波(PF)以及无迹卡尔曼滤波,付与PF对于载波外形变量举行估量,同时使用UKF滤波器对于粒子举行权值的重新调配,处置了粒子进化下场。
经由Matlab仿真比力,基于EKF、UKF、UPF的跟踪算法的载波频率倾向距离为-15~1五、-10~十、-4~4Hz,验证了UPF算法的良好性。
2023/5/11 0:36:12
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凑集的卡尔曼滤波的书籍，搜罗宋文尧写的卡尔曼滤波资料（已经绝版），卡尔曼滤波与维纳滤波，雷达数据处置及使用（何友主编）三本，有需要的拿去
2023/5/8 2:15:47
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本文在使用DSP对于其举行实现后，针对于若何普及卡尔曼滤波法度圭表标准的功能做了大宗的钻研，其首要内容如下：一、针对于时下使用极其普及滤波算法――卡尔曼滤波算法，深入地钻研与学习卡尔曼滤波算法的实际学识二、大雅联系DSP芯片及卡尔曼滤波算法这两大本领，在使用MATLAB对于卡尔曼滤波算法举行仿真后，使用DSP对于其举行实现并比力阐发了两个平台下的仿真下场。
2023/5/4 2:09:41
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本文思考了一类视察器尺度外形空间体系的参数估量下场。
借助移位运算符的属性，将空间外形模子转换为输入-输入展现方式。
而后，提出了一种时变的淡忘因子随机梯度与卡尔曼滤波算法相松散的方式。
所提出的算法基于交互式估量未知参数，以实现体系的齐全参数识别。
数值例子验证了所提算法的实用性。
借助移位运算符的属性，将空间外形模子转换为输入-输入展现方式。
而后，提出了一种时变的淡忘因子随机梯度与卡尔曼滤波算法相松散的方式。
所提出的算法基于交互式估量未知参数，以实现体系的齐全参数识别。
数值例子验证了所提算法的实用性。
2023/4/27 0:03:02
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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