简介：

简介：摘要随着人类对海洋探索的逐步深入，自主式水下机器人已被广泛地应用于海底搜救、石油开采、军事研究等领域。良好的导航性能可以为航行过程提供准确的定位、速度和姿态信息，有利于AUV精准作业和安全回收。本文介绍了三种不同的导航算法的基本原理，并对算法性能进行了仿真实验分析。结果表明，在系统模型和时间步长相同的情况下，粒子滤波算法性能优于无迹卡尔曼滤波算法，无迹卡尔曼滤波算法性能优于扩展卡尔曼滤波算法。

简介：摘 要：高速高机动目标的跟踪问题是解决目标长时间回波的滤波问题，本文采用扩展卡尔曼滤波方法（Extendted Kalman Filter，EKF）对高速高机动目标模型进行跟踪滤波处理，进行高速高机动目标检测及跟踪技术研究及初步仿真。

简介：摘要：现今，无源测向技术因其自身所具备的优点被应用的越来越广泛，相关的研究文献也从各自角度提出了提高测向精度的方法，但较少考虑被测机动目标自身的运动特性。本文在相位干涉仪测向算法基础之上，结合被测机动目标运动特性建立系统模型。由于系统非线性，提出基于扩展卡尔曼滤波(EKF)针对机动目标的相位干涉仪测向算法。经仿真表明，新提出算法较常规相位干涉仪测向方式测向精度有明显改善。

简介：摘要本文利用扩展卡尔曼滤波（EKF）为理论基础，对无位置传感器永磁同步电机的转速进行估算从而达到对电机转速和转矩的精确控制，用MATLAB软件进行了仿真对比，并对在电机空载，有转矩扰动和急加速工作条件下的估算准确性进行了分析。实验结果表明EKF对电机转速估算有良好的稳态和动态响应特性。

简介：期望最大算法（EM算法）是参数估计中一种很重要的方法，在处理不完全数据中有重要应用。针对异类传感器误差配准过程中的未知参数，采用EM与EKF相结合的算法进行多传感器误差配准与航迹融合。该算法通过使似然函数的期望最大化，简化了似然函数的优化估计，EKF滤波和平滑过程实现了更加准确的期望估计，迭代算法可以有效地实现异类传感器的误差配准，使估计的系统误差收敛到似然函数的局部最优解，仿真结果显示了该算法的有效性。。

简介：摘要：为了满足移动机器人在已知初始位姿情况下对于移动定位准确性的需要，这里基于激光雷达的数据采集前提下，对移动机器人的运动学模型和观测模型进行了分析，通过对移动机器人进行运动分析，实现移动机器人的准确定位。仿真实验结果表明：该算法可以提高定位精度，算法实现相对容易，为移动机器人准确定位提供了参考。