为了得到较为精确的伪距值,现提出一种采用自顺应补充卡尔曼滤波进行相位平滑伪距的算法,该算法既利用了载波相位平滑伪距的思想,又对观测噪声和载波相位差值方差进行了估计,并给出了相应的数学解算过程。
仿真结果表明,利用该算法得到的伪距双差值相对于其他算法最小,利用其平滑后的伪距用于定位,得到的结果相对于其他算法也最稳定。
仿真结果表明,利用该算法得到的伪距双差值相对于其他算法最小,利用其平滑后的伪距用于定位,得到的结果相对于其他算法也最稳定。
2021/10/6 4:35:01
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matlab写的一个扩展卡尔曼滤波程序，状态方程为线性，观测方程非线性，最后输出图片以便观察能否收敛，分享给大家参考。
还有一个C++版本的。
还有一个C++版本的。
2019/5/7 10:57:14
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本资源包含电池参数辨识，及基于一阶等效电路模型的扩展卡尔曼滤波算法估计SOC的模型，模型可直接仿真，方便于初学基于EKF估算SOC的同窗！！
2016/11/16 18:44:42
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卡尔曼滤波器用于处理GPS信号，估计出更为精确的位置坐标，采用Matlab仿真算法，分析此代码可以移植成适合本人项目的代码。
2020/1/13 12:40:51
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本人利用matlab编写的伪距单点定位，包含rinex导航文件和观测文件读取的新方法，独立与定位程序之外。
在单点定位的同时还进行了地球自转改正，卫星钟误差改正，接收机钟误差改正，地球自转改正，绝对效应改正，电离层改正和对流层改正、额外部分还进行了简单的卡尔曼滤波处理定位结果。
在单点定位的同时还进行了地球自转改正，卫星钟误差改正，接收机钟误差改正，地球自转改正，绝对效应改正，电离层改正和对流层改正、额外部分还进行了简单的卡尔曼滤波处理定位结果。
2016/10/26 11:56:11
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将几种基本的卡尔曼滤波模型集中到一起处理目标跟踪问题，包含singer模型，CA模型，CT模型等等，是入门的好例子，希望对大家有协助
2017/3/26 14:37:02
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基于EKF扩展卡尔曼滤波车身状态估计汽车稳定性控制系统需要的状态信息一部分可通过车载传感器直接测量，另一部分不能直接测量。
为了实现车辆动力学控制系统中的这种闭环状态反馈，受某些测量技术以及成本等因素的制约，依靠传感器直接测量获取某些重要状态量有很大的难度，因而提出状态估计的方法，即通过估计算法实时获取车辆在行驶过程中的某些重要状态量，如车速、横摆角速度、质心侧偏角等。
本章利用扩展卡尔曼滤波方法，基于三自由度的车辆估计模型对轮边驱动电动汽车的纵向车速、侧向车速、质心侧偏角进行了估计，通过仿真验证了估计算法的准确性。
为了实现车辆动力学控制系统中的这种闭环状态反馈，受某些测量技术以及成本等因素的制约，依靠传感器直接测量获取某些重要状态量有很大的难度，因而提出状态估计的方法，即通过估计算法实时获取车辆在行驶过程中的某些重要状态量，如车速、横摆角速度、质心侧偏角等。
本章利用扩展卡尔曼滤波方法，基于三自由度的车辆估计模型对轮边驱动电动汽车的纵向车速、侧向车速、质心侧偏角进行了估计，通过仿真验证了估计算法的准确性。
2021/10/9 17:13:04
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该资源基于RTKLIB，整理了绝对定位中调用的函数及公式，从读文件到解算结果的步骤，包括文件读取、计算基站位置、卫星位置、双差、卡尔曼滤波、模糊度估计等的原理与公式。
2016/5/24 21:05:16
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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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