一种改进型锂离子电池SOC估算方法

为提高锂离子电池荷电状态(SOC)的估算精度，首先建立锂离子电池的较精确的二阶 RC等效模型，根据模型建立 状态空间方程，其次介绍电池充放电时电压电流采集方法，根据采集的数据，运用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)，对锂离子电池的荷电状态进行估算。结果表明，该数据的采集方法具有很高的精度，用扩展卡尔曼滤波算法估算的结果与真实值较为接近，精确度可达4％，对噪声有很强的抑制作用。     

红外／雷达双传感器融合目标跟踪算法

实现雷达和红外融合跟踪的基本思路是：首先提取红外成像的目标质心并将其转换到惯性坐标系：然后用最小二乘规则对红外传感器的冗余角度数据进行压缩，以产生在时间上和雷达测量对准的伪角度测量：再通过加权平均的方法分别与雷达的方位角和俯仰角测量进行融合处理，以得到同步数据融合估计。采用了由拉格朗日算法所求得的约束极值作为权系数，使用扩展的卡尔曼滤波方法设计跟踪滤波器，将基于雷达和红外融合得到的数据用于更新滤波器的目标状态。     

红外目标精跟踪方法的研究

本文提出了一种直接把红外前视传感器的输出作为测量值来跟踪红外目标的扩展型卡尔曼滤波跟踪算法。在滤波处理时,设置可变的测量矩阵,其目的在于提高运算速度和抑制噪声干扰。通过具体的实例,对所提跟踪算法的特点和有效性进行了细致的分析。     

四种多变量校准方法在FTIR多组分分析中的性能比较

本文对四种多变量校准方法－－经典最小二乘法（CLS），偏最小二乘法（PLS），卡尔曼滤波法（KFM）以及人工神经网络法（ANN）－－在多组分浓度分析方面的性能进行了比较。选择五种红外谱图严重混叠的大气有机毒物－－1，3－丁二烯，苯，邻二甲苯，氯苯和丙烯醛－－作为分析对象。分别计算各种方法对该5组分体系的平均预测误差MPE和平均相对误差MRE进行比较。结果表明，偏最小二乘法在处理这类问题中是最稳健的方法。     

一种稳健的卡尔曼跟踪滤波方法

本文用改进Masreliez方法将卡尔曼滤波进行稳健化处理,通过状态扩展来表达动态模型的不准确性及通过自调整技术使滤波跟随模型的变化,得到了观测模型为近似高斯及系统动态模型存在机动条件下的快速自调整稳健卡尔曼滤波算法。模拟结果表明,该算法在存在离差时,精度比传统卡尔曼滤波提高30％多。     

一种用于组合导航的多层感知机模型

针对组合导航系统，研究了一种多层感知机模型，采用相应的ＢＰ算法训练此神经网络，并将其代替闭环卡尔曼滤波器，应用于ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统，通过计算机仿真，表明了这种模型较标准的前馈型神经网络更适于组合导航系统，具有较好的学习能力与较快的收敛速度 。     

机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波算法研究

首先用扩展卡尔曼滤波算法构建了机载红外搜索跟踪系统被动定位滤波模型．然后针对该滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点．利用虚拟噪声技术，提出了适合于红外搜索跟踪系统被动定位的自适应扩展卡尔曼滤波算法。该算法实时地估计了虚拟噪声的统计特性，减小了线性化误差，提高了非线性滤波的精度。仿真结果表明，在完全相同的初始条件下，自适应扩展卡尔曼滤波对目标距离和速度的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波，此算法具有很高的工程应用价值。     

二维卡尔曼─中值混合自适应滤波

本文提出了能同时抑制加性噪声，脉冲噪声干扰和点扩展函数模糊，又能保护图象边缘及细节信息的新型滤波方法—“二维Kalman－Median混合自适应滤波”，并成功地应用于统计图象恢复，取得了满意的效果。     

卡尔曼滤波紫外光度法同时测定酱油、食醋中的山梨酸和苯甲酸

在酸性条件下，采用乙酸乙酯萃取、Na2HPO4溶液反萃取分离酱汪、食醋中的山梨酸、苯甲酸，卡尔曼滤波法计算结果，并与比值导数波谱法进行比较。结果表明，卡尔曼滤波法较地数波谱法有较高准确度和精密度，并能监测干扰物质存在与否。用于实际样品分析有更高的可靠性。