针对大方位失准角捷联惯性导航系统误差模型非线性的特点,利用基于迭代测量更新的中心差分卡尔曼滤波(iterated central difference Kalman filter,ICDKF)方法进行初始对准。与传统的非线性扩展卡尔曼滤波相比,ICDKF不仅能够提高滤波精...针对大方位失准角捷联惯性导航系统误差模型非线性的特点,利用基于迭代测量更新的中心差分卡尔曼滤波(iterated central difference Kalman filter,ICDKF)方法进行初始对准。与传统的非线性扩展卡尔曼滤波相比,ICDKF不仅能够提高滤波精度,而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的雅可比矩阵的推导;同时ICDKF通过迭代测量更新,提高了目前存在的中心差分卡尔曼滤波的估计精度。仿真结果进一步表明ICDKF算法的可行性与优越性,能够满足初始对准的要求。展开更多
动态的实时估计锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)是锂离子电池管理系统研究的关键技术。针对扩展卡尔曼滤波(EKF)估计SOC误差大的不足,基于二阶RC等效电路模型,提出了一种基于迭代中心差分卡尔曼滤波(ICDKF)算法的磷酸铁锂电池...动态的实时估计锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)是锂离子电池管理系统研究的关键技术。针对扩展卡尔曼滤波(EKF)估计SOC误差大的不足,基于二阶RC等效电路模型,提出了一种基于迭代中心差分卡尔曼滤波(ICDKF)算法的磷酸铁锂电池SOC估计方法。利用Matlab进行了仿真,并与扩展卡尔曼滤波和中心差分卡尔曼滤波(CDKF)算法进行了效果对比,从仿真结果可以看出,该SOC算法有效地降低了估计误差,与EKF相比,具有更好的滤波估计精度。展开更多
文摘针对大方位失准角捷联惯性导航系统误差模型非线性的特点,利用基于迭代测量更新的中心差分卡尔曼滤波(iterated central difference Kalman filter,ICDKF)方法进行初始对准。与传统的非线性扩展卡尔曼滤波相比,ICDKF不仅能够提高滤波精度,而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的雅可比矩阵的推导;同时ICDKF通过迭代测量更新,提高了目前存在的中心差分卡尔曼滤波的估计精度。仿真结果进一步表明ICDKF算法的可行性与优越性,能够满足初始对准的要求。
文摘动态的实时估计锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)是锂离子电池管理系统研究的关键技术。针对扩展卡尔曼滤波(EKF)估计SOC误差大的不足,基于二阶RC等效电路模型,提出了一种基于迭代中心差分卡尔曼滤波(ICDKF)算法的磷酸铁锂电池SOC估计方法。利用Matlab进行了仿真,并与扩展卡尔曼滤波和中心差分卡尔曼滤波(CDKF)算法进行了效果对比,从仿真结果可以看出,该SOC算法有效地降低了估计误差,与EKF相比,具有更好的滤波估计精度。
