《卡尔曼与扩展卡尔曼滤波的RFID降噪处理方法》PDF+DOC
作者:崔哲
单位:黑龙江省科普事业中心
出版:《科学技术创新》2019年第35期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFHLKX2019350020
DOC编号:DOCHLKX2019350029
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《一种基于卡尔曼数据平滑的分段曲线拟合室内定位算法》PDF+DOC2012年第05期 朱明强,侯建军,刘颖,苏军峰
《基于相对方位的多机器人合作定位算法》PDF+DOC2007年第04期 王玲,刘云辉,万建伟,邵金鑫
《无迹卡尔曼滤波在末敏弹信号处理中的应用》PDF+DOC2016年第01期 袁军,刘荣忠,郭锐
《基于航向自纠正方法的行人导航算法研究》PDF+DOC2019年第09期 许钰龙,赵鹤鸣
《考虑定位信息不确定性的多车协同定位算法》PDF+DOC2018年第05期 鲁光泉,潘日佩
《基于AR模型和卡尔曼滤波的UWSNs节点分层预测定位》PDF+DOC2019年第01期 刘丽萍,操刘生,陈梦
《基于EKF的MDS-MAP定位算法》PDF+DOC2019年第02期 范海红,沈水金
《卡尔曼滤波用于低速下PMSM检测转子位置》PDF+DOC2007年第12期 周晓敏,王长松,齐昕
《基于坐标转换的卡尔曼交互式多模型滤波算法》PDF+DOC2007年第05期 张保山,徐国亮,吴一全
《卡尔曼预测滤波对跟踪传感器延迟补偿的算法研究》PDF+DOC2006年第06期 黄永梅,张桐,唐涛,马佳光
如今,智慧城市和物联网的不断发展,定位技术的作用也日益凸显,室内定位精度也随之变得尤为重要,内环境众多复杂的因素会影响到定位精度和稳定性,系统自身会产生噪声从而影响定位精度在实验过程中,然而研究人员往往会忽略噪声对精度的影响。本文为了减少RFID定位系统产生的噪声,基于UWB定位模型搭建了定位实验环境,基于不同数字滤波方法(包括卡尔曼滤波方法,扩展卡尔曼滤波)进行研究。本文验证了标签在匀速线性运动和匀速椭圆形运动场景下的噪声滤波方法,并设计了单标签和多标签模式分别开展实验。结果表明,两种卡尔曼滤波方法在两种运动模式下都取得了较好的降噪效果,经典卡尔曼滤波的滤波效果优于扩展卡尔曼滤波。
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