基于推广卡尔曼滤波算法的SOC估算策略 被引量：55

1

作者 夏超英 张术 孙宏涛 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期414-417,共4页

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... 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。 展开更多

关键词 荷电状态(SOC) 推广卡尔曼滤波(ekf) 电池模型 锂离子电池

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改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用 被引量：7

2

作者 高磊 严卫生 +1 位作者 任章 徐德民 《火力与指挥控制》 CSCD 2000年第3期13-16,27,共5页

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题 ,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性 ,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时 ,通过引入修正增益... 针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题 ,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性 ,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时 ,通过引入修正增益函数 ,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明 ,不管是滤波精度还是收敛速度 ,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法。 展开更多

关键词 自适应推广卡尔曼滤波 水下目标跟踪 虚拟观测噪声 修正增益函数

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基于推广卡尔曼滤波算法的结构模型的参数识别 被引量：4

3

作者 宝志雯 史文月 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 1990年第1期11-21,共11页

近年来,在结构工程领域中出现了许多参数识别技术,并将这些技术用于结构损伤程度的评价。但是目前多数结构识别方法都是模态参数识别。本文是基于推广卡尔曼滤波的算法,从结构模型的输入激励信号和输出的响应信号中,直接识别结构模型的... 近年来,在结构工程领域中出现了许多参数识别技术,并将这些技术用于结构损伤程度的评价。但是目前多数结构识别方法都是模态参数识别。本文是基于推广卡尔曼滤波的算法,从结构模型的输入激励信号和输出的响应信号中,直接识别结构模型的物理参数。同时针对结构系统的特点,提出解耦的结构参数识别算法,大大降低了参数估计的计算量。在文中给出两个结构模型的几次振动台在地震波输入下识别的结果,并根据所识别的参数对结构模型破坏程度进行评阶,结果表明该方法对结构参数估计是一种有效的方法。 展开更多

关键词 结构工程 建筑结构 结构模型 参数识别 模型试验 推广卡尔曼滤波算法 振动台

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U-卡尔曼滤波在状态估计中的应用 被引量：9

4

作者 周桃庚 郝群 沙定国 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期410-412,共3页

本文介绍了新的滤波估计方法— U卡尔曼滤波。 UKF能给出最佳估计的至少二阶近似。本文通过一个时间序列的仿真实例说明 UKF比 EKF的估计精度要高。

关键词 推广卡尔曼滤波 U卡尔曼滤波 U变换 状态估计

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混合坐标下的卡尔曼滤波应用于水下被动目标跟踪 被引量：7

5

作者 高磊 徐德民 +1 位作者 崔海英 谢琳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期254-257,共4页

针对水下被动目标跟踪数据率低、跟踪误差大的特点和难点 ,研究了混合坐标下的自适应推广卡尔曼滤波算法 ,并将其应用于水下被动目标跟踪估计器设计。该算法充分应用了直角坐标系下动态方程的线性特性和极坐标系下测量方程的线性特性 ,... 针对水下被动目标跟踪数据率低、跟踪误差大的特点和难点 ,研究了混合坐标下的自适应推广卡尔曼滤波算法 ,并将其应用于水下被动目标跟踪估计器设计。该算法充分应用了直角坐标系下动态方程的线性特性和极坐标系下测量方程的线性特性 ,针对两坐标体系间协方差矩阵变换的近似 ,引入了虚拟噪声进行补偿。通过系统的 Monte Carlo仿真结果表明 展开更多

关键词 水下被动目标跟踪 自适应推广卡尔曼滤波 混合坐标 虚拟噪声

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分布逼近的卡尔曼滤波及其在星载GPS卫星定轨中的应用 被引量：10

6

作者 吴江飞 黄珹 《天文学报》 CSCD 北大核心 2005年第1期55-61,共7页

探讨了利用推广卡尔曼滤波估计非线性系统状态时存在的问题,进而简要介绍了 目前自动控制领域广泛使用的分布逼近的卡尔曼滤波UKF(Unscented Kalman Filter). 考虑到卫星定轨中系统的动态方程和量测方程存在严重非线性的情形,提出了将UK... 探讨了利用推广卡尔曼滤波估计非线性系统状态时存在的问题,进而简要介绍了 目前自动控制领域广泛使用的分布逼近的卡尔曼滤波UKF(Unscented Kalman Filter). 考虑到卫星定轨中系统的动态方程和量测方程存在严重非线性的情形,提出了将UKF用 于星载GPS卫星定轨.实例计算结果表明,UKF的性能要优于推广卡尔曼滤波. 展开更多

关键词 星载 推广卡尔曼滤波 GPS卫星 状态 估计 性能 非线性 动态方程

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内模自适应卡尔曼滤波在视觉诱发脑电信号提取中的应用──提取视觉诱发脑电信号的新方法之五 被引量：3

7

作者 徐宁寿 张建华 +2 位作者 曹正才 潘映辐 铁艳梅 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期136-142,共7页

基于确定性有用信号和扰动各自的内模建立了视觉诱发脑电（ＶＥＰ）和自发脑电（ＥＥＧ）混合信号的扩展状态空间模型．然后，将利用非线性推广卡尔曼滤波迭代型算法所形成的内模自适应卡尔曼滤波算法用于提取ＶＥＰ信号．数字仿真和临... 基于确定性有用信号和扰动各自的内模建立了视觉诱发脑电（ＶＥＰ）和自发脑电（ＥＥＧ）混合信号的扩展状态空间模型．然后，将利用非线性推广卡尔曼滤波迭代型算法所形成的内模自适应卡尔曼滤波算法用于提取ＶＥＰ信号．数字仿真和临床试用结果表明了该方法的有效性． 展开更多

关键词 视觉诱发电位 非线性推广卡尔曼滤波 内模自适应卡尔曼滤波 诱发脑电信号

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改进推广卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的运用

8

作者 刘恒泽 杨刚 张长革 《现代防御技术》 北大核心 2010年第5期91-95,149,共6页

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。 展开更多

关键词 推广卡尔曼滤波 自适应门限 新息序列

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基于测向交叉和卡尔曼滤波的多舰无源被动定位算法 被引量：10

9

作者 徐敬 孙永侃 +1 位作者 王秀坤 胡家升 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2001年第6期35-38,共4页

在分布式多舰无源被动定位算法中 ,用修正增益推广卡尔曼滤波器对海上运动舰艇辐射源进行纯方位跟踪时 ,会出现滤波发散的情况。本文讨论了进行多舰纯方位定位跟踪融合的方法 ,提出一种通过测向交叉定位的结果来改进修正增益推广卡尔曼... 在分布式多舰无源被动定位算法中 ,用修正增益推广卡尔曼滤波器对海上运动舰艇辐射源进行纯方位跟踪时 ,会出现滤波发散的情况。本文讨论了进行多舰纯方位定位跟踪融合的方法 ,提出一种通过测向交叉定位的结果来改进修正增益推广卡尔曼滤波器的方法 ,提高其稳定性 ,减少其滤波发散的可能 ,提高定位精度 。 展开更多

关键词 测向交叉定位 修正增益推广卡尔曼滤波 多舰无源被动定位算法

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2种卡尔曼滤波算法的应用分析 被引量：4

10

作者 鲁建辉 刘代军 杨林冲 《现代防御技术》 北大核心 2012年第6期125-128,139,共5页

将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)和基于无味变换(UT)和标准卡尔曼滤波体系相结合的无味卡尔曼滤波(UKF)算法应用于反辐射导弹抗雷达关机的技术中,并对其进行仿真分析。结果表明,UKF算法具有跟快的收敛性和具有更高的精度,并能有效克服非线... 将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)和基于无味变换(UT)和标准卡尔曼滤波体系相结合的无味卡尔曼滤波(UKF)算法应用于反辐射导弹抗雷达关机的技术中,并对其进行仿真分析。结果表明,UKF算法具有跟快的收敛性和具有更高的精度,并能有效克服非线性严重时出现的滤波发散的问题,较好地达到了反辐射导弹抗雷达关机的目的。 展开更多

关键词 反辐射导弹 抗关机 扩展卡尔曼滤波(ekf) 无味卡尔曼滤波(UKF)

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基于自适应卡尔曼滤波的电池荷电状态估算 被引量：8

11

作者 嵇雷 Ryad Chellali 《电池》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期240-243,共4页

提出基于自适应卡尔曼滤波(AEKF)的磷酸铁锂锂离子电池荷电状态(SOC)估算方法,以改进型新一代汽车合作计划(PNGV)等效电路模型为基础,提高SOC估算的稳定性和精度。在MVEG-A和FTP75工况下,相比于常规扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,AEFK算法可... 提出基于自适应卡尔曼滤波(AEKF)的磷酸铁锂锂离子电池荷电状态(SOC)估算方法,以改进型新一代汽车合作计划(PNGV)等效电路模型为基础,提高SOC估算的稳定性和精度。在MVEG-A和FTP75工况下,相比于常规扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,AEFK算法可实时估计未知噪声的均值和方差,误差率分别降低4.846%和3.672%,估算精度得到提高。 展开更多

关键词 自适应卡尔曼滤波(Aekf) 锂离子电池 荷电状态(SOC) 扩展卡尔曼滤波(ekf)

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一种复合模板迭代的推广卡尔曼图像滤波

12

作者 陈岩 杨红乔 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第9期181-184,共4页

图像去噪面临的问题主要有三点:一是噪声抑制和细节保留之间的矛盾;二是实时性与算法复杂度之间的矛盾;三是理想化噪声统计模型与噪声多样性之间的矛盾。由于不同类型滤波模板对不同噪声模型适应性不同,不同尺寸的滤波模板对细节保留程... 图像去噪面临的问题主要有三点:一是噪声抑制和细节保留之间的矛盾;二是实时性与算法复杂度之间的矛盾;三是理想化噪声统计模型与噪声多样性之间的矛盾。由于不同类型滤波模板对不同噪声模型适应性不同,不同尺寸的滤波模板对细节保留程度不同,为此,建立不同类型、不同尺寸的滤波模板的状态方程和观测方程,利用推广的卡尔曼滤波理论将非线性模型近似线性化,利用各模板的观测值,进行卡尔曼滤波。 展开更多

关键词 噪声抑制 模板迭代 非线性模型 推广卡尔曼滤波

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基于扩展卡尔曼滤波和希尔伯特-黄变换瞬时频率的齿轮啮合刚度辨识算法 被引量：3

13

作者 阙红波 高扬 +1 位作者 吴成攀 栗华 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第8期3104-3111,共8页

齿轮副是传动系统中的重要部件,齿轮在啮合过程中会出现单、双齿交替参与啮合的情况,造成齿轮啮合刚度周期变化,引起系统振动。齿轮的啮合刚度与齿轮的状态有关,当齿轮出现故障时,齿轮啮合刚度会发生变化,因此通过监测齿轮的啮合刚度就... 齿轮副是传动系统中的重要部件,齿轮在啮合过程中会出现单、双齿交替参与啮合的情况,造成齿轮啮合刚度周期变化,引起系统振动。齿轮的啮合刚度与齿轮的状态有关,当齿轮出现故障时,齿轮啮合刚度会发生变化,因此通过监测齿轮的啮合刚度就能够估计齿轮副的工作状态。根据齿轮副的动力学模型建立齿轮啮合刚度的离散辨识模型,提出基于扩展卡尔曼滤波器和希尔伯特-黄变换瞬时频率,利用振动信号对齿轮啮合刚度进行估计的动态辨识算法。仿真和实测结果表明,所提出的方法能够跟踪辨识齿轮的啮合刚度,具有较高的辨识精度。 展开更多

关键词 参数识别 啮合刚度 广义卡尔曼滤波(ekf) 瞬时频率 希尔伯特-黄变换(HHT)

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大失准角下SINS的KF/EKF2混合滤波对准 被引量：7

14

作者 赵彦明 秦永元 《压电与声光》 CAS 北大核心 2020年第1期137-141,共5页

针对捷联惯导系统(SINS)大失准角下滤波对准过程中非线性滤波器状态维数过大的问题,提出了一种基于模型分解的卡尔曼滤波/二阶扩展卡尔曼滤波(KF/EKF2)混合滤波方法,将基于欧拉平台误差角的非线性滤波模型分解为线性部分和非线性部分,... 针对捷联惯导系统(SINS)大失准角下滤波对准过程中非线性滤波器状态维数过大的问题,提出了一种基于模型分解的卡尔曼滤波/二阶扩展卡尔曼滤波(KF/EKF2)混合滤波方法,将基于欧拉平台误差角的非线性滤波模型分解为线性部分和非线性部分,分别采用线性KF滤波和非线性EKF2滤波处理,并且设计了混合滤波的滤波步骤。实验结果表明,KF/EKF2混合滤波算法在计算量、实时性及精度等方面优于最常用的无迹卡尔曼滤波(UKF)和EKF2滤波。 展开更多

关键词 大失准角 初始对准 卡尔曼滤波(KF) 二阶扩展卡尔曼滤波(ekf2) 混合滤波

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基于初距划分的纯方位目标跟踪的EKF滤波器群 被引量：1

15

作者 许志刚 盛安冬 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期440-443,共4页

利用EKF对纯方位目标跟踪的工程算法进行了探讨。目标初距范围被划分成若干个小单元,每个小单元形成预估初距;在观测器匀速直航下,EKF滤波器群分别估计目标-观测器相对速度与初始距离比值;然后每个滤波器利用新量测方位估计目标参数,同... 利用EKF对纯方位目标跟踪的工程算法进行了探讨。目标初距范围被划分成若干个小单元,每个小单元形成预估初距;在观测器匀速直航下,EKF滤波器群分别估计目标-观测器相对速度与初始距离比值;然后每个滤波器利用新量测方位估计目标参数,同时依据Bayes-ian公式更新滤波器概率密度;观测器匀速下预估状态初始值,降低了误差影响,提高了推广卡尔曼滤波方法(EKF)收敛率;多滤波器算法便于并行计算和实时处理,符合工程要求。 展开更多

关键词 纯方位跟踪 初距划分 推广卡尔曼滤波 状态初始值

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基于AFEKF的锂离子电池SOC估算方法 被引量：3

16

作者 刘光军 吴思齐 +1 位作者 张恒 邓洲 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期318-323,共6页

针对利用扩展卡尔曼滤波算法估算锂电池荷电状态时,由于历史数据影响易产生累积误差的问题,提出了一种基于自适应渐消扩展卡尔曼的SOC估算方法。选用Thevenin等效模型并用递推最小二乘法进行电池参数辨识,通过将自适应渐消因子引入EKF... 针对利用扩展卡尔曼滤波算法估算锂电池荷电状态时,由于历史数据影响易产生累积误差的问题,提出了一种基于自适应渐消扩展卡尔曼的SOC估算方法。选用Thevenin等效模型并用递推最小二乘法进行电池参数辨识,通过将自适应渐消因子引入EKF算法中,抑制历史数据对当前状态估算的影响,完成锂电池SOC估算。结果表明:AFEKF算法在递推20次时可有效收敛,具有较好鲁棒性,估算SOC的平均误差为1.03%,误差均方根为1.21%,平均运行时间为1.476 s,可以较好地模拟电池的动静态特性。 展开更多

关键词 锂离子电池 荷电状态 卡尔曼滤波 SOC估算 估算方法 ekf算法 最小二乘法 自适应

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一种采用联邦EKF的分布式INS/UWB人员无偏紧组合定位方法（英文） 被引量：8

17

作者 徐元 陈熙源 +1 位作者 崔冰波 王滨 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期81-85,共5页

为了实现精确的人员定位,提出了一种采用联邦EKF的分布式INS/UWB人员紧组合定位方法。在这种模式下,将数据融合滤波器应用于UWB无线通信信道中。INS与UWB分别测量得到的参考节点到未知节点之间距离的平方值被用于预估INS的导航解算误差... 为了实现精确的人员定位,提出了一种采用联邦EKF的分布式INS/UWB人员紧组合定位方法。在这种模式下,将数据融合滤波器应用于UWB无线通信信道中。INS与UWB分别测量得到的参考节点到未知节点之间距离的平方值被用于预估INS的导航解算误差。在此基础上,主滤波器将各信道滤波器的预估值进行数据融合,最后得到最终的INS导航解算误差预估。实验结果显示,该方法能够准确地提供人员位置信息,与集中式滤波器相比,平均位置误差降低了10.34%左右。 展开更多

关键词 人员定位 惯性导航系统 卡尔曼滤波 联邦ekf

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多被动传感器UKF与EKF算法的应用与比较 被引量：16

18

作者 宋骊平 姬红兵 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期1083-1086,共4页

针对多被动传感器条件下的目标跟踪问题,给出了推广卡尔曼滤波在多被动传感器条件下的具体算法;考虑到多被动传感器目标跟踪需要解决观测非线性的问题,故而将用于非线性系统的基于UT变换的UKF算法应用于所讨论的跟踪问题中,采用检测融... 针对多被动传感器条件下的目标跟踪问题,给出了推广卡尔曼滤波在多被动传感器条件下的具体算法;考虑到多被动传感器目标跟踪需要解决观测非线性的问题,故而将用于非线性系统的基于UT变换的UKF算法应用于所讨论的跟踪问题中,采用检测融合方案,将多个被动传感器的角度观测组合成量测向量,推导了多被动传感器的UKF滤波算法,实现了对目标在三维空间中的全被动跟踪。将两种算法进行了仿真比较,结果表明,采用多被动传感器的UKF算法可以获得比传统的推广卡尔曼滤波算法更为精确的跟踪效果。 展开更多

关键词 推广卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波 被动跟踪 多传感器

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基于EKF的AMR锂电池SOC动态估计研究 被引量：13

19

作者 石璞 董再励 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z1期1-3,共3页

AMR在科研和军事方面的应用决定了其需要一个能够准确、实时估计出锂电池SOC的估计值。由于AMR工作中的放电具有很强的动态性,使得传统估计方法用于锂电池SOC的动态估计效果很不理想。本文描述了EKF方法在AMR锂电池SOC动态估计中的应用... AMR在科研和军事方面的应用决定了其需要一个能够准确、实时估计出锂电池SOC的估计值。由于AMR工作中的放电具有很强的动态性,使得传统估计方法用于锂电池SOC的动态估计效果很不理想。本文描述了EKF方法在AMR锂电池SOC动态估计中的应用。模拟AMR工况进行动态放电试验。试验结果表明,该估计方法能够实时而准确地得到SOC值。 展开更多

关键词 AMR(自主移动机器人) 锂电池 ekf(广义卡尔曼滤波) SOC(剩余电量)

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被动测距的可观测性分析和滤波方法 被引量：6

20

作者 王万平 魏宏刚 +1 位作者 廖胜 邢廷文 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期1083-1088,共6页

首先建立运动单站被动测距的数学模型,然后分析被动测距的可观测性,并针对实际应用提出了相应的滤波估计方法。可观测性问题分析了具有不同运动特征的目标在仅有方位角和俯仰角测量时能计算位置坐标的充分条件,将被动测距归结为典型的... 首先建立运动单站被动测距的数学模型,然后分析被动测距的可观测性,并针对实际应用提出了相应的滤波估计方法。可观测性问题分析了具有不同运动特征的目标在仅有方位角和俯仰角测量时能计算位置坐标的充分条件,将被动测距归结为典型的间接测量问题。由于直接测量的方位角和俯仰角与位置坐标的关系构成非线性测量方程,利用离散状态空间模型的分析方法,将被动测距描述为非线性状态估计问题。推广卡尔曼滤波、粒子滤波是求解被动测距非线性状态估计的常用方法。模拟了实际的被动测距模型,并用推广卡尔曼滤波和粒子滤波方法估计目标的位置坐标序列。模拟实验表明:这两种方法在运动单站被动测距中是有效的。 展开更多

关键词 被动测距 无源定位 可观测性分析 推广卡尔曼滤波 粒子滤波

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