对局部节点状态估计间误差相关性的处理是分布式估计融合或航迹融合的关键要素;针对当前分布式融合理论中关于混合多模型估计融合研究的空白,首先推导得出了采用相同模型成分的各局部节点交互多模型状态估计的误差互协方差矩阵的递推计算方法;其次,讨论了所得非对称实误差互协方差矩阵的正定特性,并分析了此类误差相关性与混合多模型估计算法中模型过程噪声之间的变化关系;上述结果使得基于互协方差组合融合算法的交互多模型状态估计融合成为可能,仿真实验亦验证了其有效性,相对其它不考虑误差相关性的融合算法,融合结果也更为真实.
2024/3/29 6:28:19
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状态估计算法MATLAB内附readme详细说明了使用方法和步骤有专门的txt文件可以输入自己的bus阵line阵等即可进行状态估计
2024/2/23 22:36:38
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高博翻译机器人学中状态估计，书的内容非常好，很有帮助，pdf原版，高博翻译机器人学中状态估计，书的内容非常好，很有帮助，pdf原版高博翻译机器人学中状态估计，书的内容非常好，很有帮助，pdf原版
2024/1/25 2:55:20
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基于距离和方向的扩展卡尔曼状态估计maltba仿真。
3维场景下，测量得到目标的距离和方位，通过扩展卡尔曼估计目标的位置和速度信息。
适用于目标匀速运动的情况。
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适用于目标匀速运动的情况。
2024/1/12 1:37:52
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本书在《随机系统最优控制》（清华大学出版社，2005年出版）的基础上，融合了相关新理论和新技术，详细讨论了随机系统统计分析、状态估计、随机*优控制、随机稳定性分析及参数优化等新的理论和方法。
内容新颖，研究方法独特，学术水平较高，应用范围较为广泛。
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2023/12/2 13:44:04
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本文以车辆、舰船组合导航定位问题为背景，将扩展卡尔曼滤波算法应用于INS/GPS组合导航系统中。
首先具体介绍了扩展卡尔曼滤波方法以及INS/GPS组合导航系统。
然后针对两个具体的组合导航问题，建立组合导航模型，设计了基于扩展卡尔曼滤波的组合导航滤波算法。
最后应用Matlab语言对所设计的算法进行仿真，并对仿真结果进行分析。
理论分析及仿真结果表明，扩展卡尔曼滤波在一定条件下是处理非线性状态估计的一种行使有效而设计简单的滤波方法。
首先具体介绍了扩展卡尔曼滤波方法以及INS/GPS组合导航系统。
然后针对两个具体的组合导航问题，建立组合导航模型，设计了基于扩展卡尔曼滤波的组合导航滤波算法。
最后应用Matlab语言对所设计的算法进行仿真，并对仿真结果进行分析。
理论分析及仿真结果表明，扩展卡尔曼滤波在一定条件下是处理非线性状态估计的一种行使有效而设计简单的滤波方法。
2023/9/12 6:55:43
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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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