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[发明专利]电池SOC的卡尔曼迭代算法、装置及电池管理系统-CN201710766988.6在审
发明人：施敏捷;储开龙;王中照;刘叶峰 -专利权人：苏州精控能源科技有限公司
申请日： 2017-08-30 - 公布日： 2018-01-19 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种电池SOC的卡尔曼迭代算法、装置及电池管理系统，其中所述方法包括更新卡尔曼迭代算法所采用的电池模型中的系数；根据更新后的电池模型采用所述卡尔曼迭代算法计算电池SOC。与现有卡尔曼迭代算法采用固定的电池模型的方式相比，本发明能够避免由于卡尔曼迭代算法所采用的电池模型误差过大使计算所得的电池SOC与真实值之间存在偏差的问题。
电池 soc 卡尔曼迭代算法装置管理系统

[发明专利]迭代平方根中心差分卡尔曼粒子滤波方法-CN201010142277.X无效
发明人：李国辉;李亚安;何健;杨宏;崔琳 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2010-04-08 - 公布日： 2010-09-01 - 主分类号： H03H21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种迭代平方根中心差分卡尔曼粒子滤波方法，其目的是解决现有的卡尔曼滤波方法跟踪精度低的技术问题。技术方案是根据非线性、非高斯系统目标跟踪的特点，引入Levenberg-Marquardt优化方法，修正状态协方差；利用迭代的平方根CDKF和所引入Levenberg-Marquardt优化方法共同来产生建议分布，建立迭代平方根中心差分卡尔曼粒子滤波方法。由于利用迭代的平方根CDKF和引入Levenberg-Marquardt优化方法共同来产生建议分布，粒子滤波(PF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波(IEKFPF)、Sigma粒子滤波SPPF、迭代平方根中心差分卡尔曼粒子滤波方法(ISPPF)粒子数均为100，迭代平方根中心差分卡尔曼粒子滤波方法可以使跟踪精度提高至少30多倍，均值为0.0147，方差为0.00000394，还具有很好的稳定性。
平方根中心卡尔粒子滤波方法

[发明专利]一种传感器的滤波方法和装置-CN202110297311.9在审
发明人：赵永正;苏阳;李弼超;陈集辉;张超昱;赵季楠 -专利权人：广州小鹏自动驾驶科技有限公司
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种传感器的滤波方法和装置，所述方法包括：在采用预设卡尔曼滤波器模块对预设传感器的进行滤波过程中，在进行下一次迭代之前，获取在先多次迭代的多个新息协方差；采用预设低通滤波器对多个新息协方差进行过滤，得到满足预设滤波条件的目标新息协方差；根据目标新息协方差，确定卡尔曼自适应调节因子；根据卡尔曼自适应调节因子，确定下一次迭代的目标卡尔曼滤波增益；根据目标卡尔曼滤波增益，进行下一次迭代得到估计结果。本发明实施例中，通过使用低通滤波器来优化卡尔曼自适应调节因子的计算过程，可以节省所需的内存资源和计算资源，更加简洁高效。
一种传感器滤波方法装置

[发明专利]基于卡尔曼滤波的远程迭代学习控制系统传输噪声抑制方法-CN201110371847.7有效
发明人：颜华超;方勇 -专利权人：上海大学
申请日： 2011-11-22 - 公布日： 2012-04-25 - 主分类号： H03H21/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卡尔曼滤波的远程迭代学习控制系统传输噪声抑制方法。本方法通过将远程迭代学习控制系统的误差传递过程等效为卡尔曼滤波器适用的状态方程组，给出了卡尔曼滤波方法的实施步骤。采用本方法，可以保障远程迭代学习控制系统在受到信道噪声影响时的跟踪效果。
基于卡尔滤波远程学习控制系统传输噪声抑制方法

[发明专利]基于固态激光雷达和惯性导航的定位方法、设备和介质-CN202310404810.2在审
发明人：梁思远 -专利权人：陕西远海探科电子科技有限公司
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明提供一种基于固态激光雷达和惯性导航的定位方法、设备和介质，通过获取惯性传感器的测量值，基于几何和强度提取固态激光雷达的特征点，减小了运动模糊对采集到的数据的影响；在迭代误差卡尔曼滤波算法的状态传播过程中，将惯性传感器的测量值作为传播误差状态，构建离散式传播方程，利用固态激光雷达的特征点计算迭代残差向量，更新迭代误差卡尔曼滤波算法中的状态，对迭代误差卡尔曼滤波算法中的卡尔曼增益进行调节，有效提高了定位算法的位姿估计结果，提高了定位精度和鲁棒性，最后基于迭代误差卡尔曼滤波算法，将固态激光雷达的特征点的参数和惯性传感器的测量值进行合成，更新全局位姿，实现精确定位。
基于固态激光雷达惯性导航定位方法设备介质

[发明专利]一种基于掺铒和拉曼放大器的调控方法及混合放大器-CN202111310063.3有效
发明人：忻向军;常天海;毛正;王光全;张琦;刘博;田凤;姚海鹏;田清华;高然;王珏;王拥军;王富;李志沛;郭栋;常欢;周思彤;杨雷静 -专利权人：北京邮电大学;中国联合网络通信有限公司研究院
申请日： 2021-11-08 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： H04B10/294 文献下载
摘要：本发明提供一种基于掺铒和拉曼放大器的调控方法及混合放大器，该方法包括以下步骤：根据预设的参数选取区间在参数选取区间内选择参数，将参数建立为多个参数组，参数组中的参数包括拉曼泵浦功率、掺铒泵浦功率、拉曼光纤长度和掺铒光纤长度；根据拉曼泵浦功率、掺铒泵浦功率、拉曼光纤长度和掺铒光纤长度计算总增益，利用遗传算法对参数组进行迭代更新，在每次迭代更新中选取更大的总增益所对应的参数组；当完成最后一次迭代后，选取最大总增益所对应的参数组作为最终的目标参数本申请联合拉曼光纤放大器与掺铒光纤放大器，通过遗传算法进行迭代，输出最大总增益对应的参数组，同时调整拉曼光纤放大器与掺铒光纤放大器，提高放大效果。
一种基于放大器调控方法混合

[发明专利]一种基于自适应卡尔曼滤波算法的MEMS陀螺滤波方法-CN202011492935.8在审
发明人：陈志刚;曲友阳;童鑫;张雷;戴路 -专利权人：长光卫星技术有限公司
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自适应卡尔曼滤波算法的MEMS陀螺滤波方法，包括以下步骤：步骤一：建立卡尔曼滤波器的状态方程和测量方程；步骤二：根据MEMS陀螺的静态角速度数据计算得到卡尔曼滤波算法的测量噪声方差阵，及迭代计算得到卡尔曼滤波算法的过程噪声方差阵；步骤三：利用卡尔曼滤波算法对MEMS陀螺的数据进行滤波；步骤四：根据滤波结果计算过程噪声方差阵的迭代系数，返回步骤二，对过程噪声方差阵进行更新迭代，直至完成本发明的滤波方法对模型精度要求不高，可以自主迭代计算过程噪声方差阵，能够有效降低MEMS陀螺的随机噪声，实时提高MEMS陀螺动态数据输出精度，从而提高卫星的姿态稳定度。
一种基于自适应卡尔滤波算法 mems 陀螺方法

[发明专利]卡尔曼滤波器在S7‑300系列PLC中的实现方法-CN201410230791.7有效
发明人：胡文金;叶文;汤毅;刘显荣;李太福;徐承爱 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2014-05-28 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： H03H21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种卡尔曼滤波器在S7‑300系列PLC中的实现方法和具体的实现步骤。在S7‑300系列PLC系统中定义16个数据块，其中的14个数据块和卡尔曼滤波器迭代算式中的各个矩阵变量一一对应，余下两个数据块用于矩阵运算的暂存。将卡尔曼滤波器迭代算式中若干变量的存取操作转化为S7‑300系列PLC系统对应数据块中变量的存取操作。使用PLC系统的指令系统，直接实现矩阵的加减运算、乘法运算、逆运算和卡尔曼滤波器迭代算式。卡尔曼滤波器的计算时间相对确定，且实际应用中的每个采样周期多为单次迭代，通过合理设置PLC系统的警戒定时器，扩充的卡尔曼滤波器功能不会影响PLC系统的正常扫描功能，并为其高级应用提供了新的手段。
卡尔滤波器 s7 300 系列 plc 中的实现方法

[发明专利]用于微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法-CN201610430372.7有效
发明人：陈伟根;万福;王建新;王品一;杨曼琳;贺鹏 -专利权人：重庆大学
申请日： 2016-06-16 - 公布日： 2019-02-05 - 主分类号： G01N21/65 文献下载
摘要：本发明提出一种微量气体拉曼光谱检测基线校正的包络线迭代方法，该方法用diff函数对去噪后的气体拉曼光谱W求数值微分,用find函数和极小值点左边曲线的斜率小于0且右边曲线的斜率大于0的条件求得极小值点，用三次样条曲线插值函数spline和极小值点求得一次包络线L₁，对前后谱峰密集度不一致的气体拉曼光谱进行分段处理，并引入包络线迭代思想，使用密集段迭代次数多余稀疏段迭代次数的方式，得到包络线L₂(即为气体拉曼光谱基线)，W减去基线L₂，完成对W的基线校正。该方法处理结果能够较为准确地校正微量气体拉曼光谱的基线，减少校正后的光谱荧光背景残留，提高气体拉曼光谱定量分析准确度。
一种用于微量气体光谱检测基线校正包络线迭代方法

[发明专利]一种迭代容积点无迹卡尔曼滤波方法-CN201811058809.4在审
发明人：徐晓苏;梁紫依;杨阳;袁杰;刘兴华 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-09-11 - 公布日： 2019-02-26 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种迭代容积点无迹卡尔曼滤波方法，包括以下步骤：迭代容积点无迹卡尔曼滤波算法sigma点的选取；重新确定sigma点的加权系数；给出容积点无迹卡尔曼滤波算法的流程；迭代计算容积点无迹卡尔曼滤波算法本发明相对于容积卡尔曼滤波可以更好地拟合非线性系统函数的统计特性，相对于无迹卡尔曼滤波可以避免sigma点权重的非正定性。
无迹卡尔曼滤波迭代算法权重非线性滤波非线性系统卡尔曼滤波迭代计算发散问题高自由度加权系数滤波结果随机噪声统计特性协同处理有效应用重新确定计算量实时性状态量发散拟合定性

[发明专利]一种基于卡尔曼滤波器的迭代信道估计方法-CN201710166274.1在审
发明人：廖勇;沈轩帆;王浩天;孙国栋 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-03-20 - 公布日： 2017-07-07 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本发明提出一种在MIMO环境下利用卡尔曼滤波器进行迭代信道估计的方法，其核心思想是利用迭代接收机进行信道估计。估计的方法获取先验的信道频域响应估计值，其次在确定的天线端口上估计确定的子信道的频域响应，将其他子信道的观测值视为干扰，进而从观测值中消除干扰子信道的先验估计值，得到一组正定的观测方程，最后再构造卡尔曼滤波器对各个子信道的频域响应进行迭代估计本发明基于迭代接收机的结构，通过利用迭代估计消除子信道干扰的方式，解决了MIMO信道下难以利用卡尔曼滤波器进行信道估计的问题。由于卡尔曼滤波器具有自适应追踪信道时域变化的能力，因此本发明能够提升系统的信道估计精度。
一种基于卡尔滤波器信道估计方法

[发明专利]基于格子波尔兹曼模型的图像去噪方法-CN200910196512.9无效
发明人：王志强;严壮志;钱跃竑 -专利权人：上海大学
申请日： 2009-09-25 - 公布日： 2010-03-17 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于格子波尔兹曼模型的图像去噪方法，该方法步骤为：(1)输入初始图像I(x，0)；(2)设置二维格子波尔兹曼演化方程中各作用方向的初始平衡态函I_i^eq(x，0)；(3)确定格子波尔兹曼演化方程的迭代次数N和迭代步长C；(4)遍历图像计算格子波尔兹曼演化方程中的松弛因子ω；(5)计算格子波尔兹曼模型的迁移过程；(6)计算格子波尔兹曼模型的作用过程；(7)更新平衡分布函数为I_i^eq(x，n)；(8)判断是否达到迭代N次数，若达到N次时，则输出处理后的图像I(x，N)。不仅能提高图像去噪质量，并且可以实现大步长的迭代计算，从而有效提高了去噪处理的效率。
基于格子波尔兹曼模型图像方法

[发明专利]适用于LTE-A MIMO信号分析系统的高精度频偏测量方法-CN201810340962.X有效
发明人：李玉环;王捷 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-04-17 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于LTE‑A MIMO信号分析系统的高精度频偏测量方法，包括：(1)建立LTE‑A MIMO信号分析系统的卡尔曼滤波状态空间模型；(2)根据基于循环前缀频偏估计算法的特性，推导出卡尔曼滤波状态空间模型中过程噪声和观测噪声的方差公式；(3)在低于预设阈值的信噪比下，以子帧为单位进行数据传输，利用基于循环前缀的频偏估计算法进行频偏估计，并将该频偏估计值作为卡尔曼滤波的初始值，设置卡尔曼滤波的迭代次数K；(4)根据步骤(1)中建立的卡尔曼滤波状态空间模型，按照设置的迭代次数和初始值，对多个子帧的频偏估计值进行迭代的卡尔曼滤波，得到最终的频偏估计值。
适用于 lte mimo 信号分析系统高精度测量方法

[发明专利]一种分布式传感器网络协同配准方法及系统-CN201810950034.5有效
发明人：敬忠良;沈楷;董鹏;孙印帅 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2018-08-20 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：本发明提供了一种分布式传感器网络协同配准方法及系统，在各个传感器节点形成初始的传感器配准误差参数和目标参数；开始EM迭代计算，对目标参数进行前向卡尔曼滤波；对前向卡尔曼滤波后的目标参数进行反向卡尔曼滤波；各传感器节点利用前向卡尔曼滤波步骤和反向卡尔曼滤波步骤的结果对目标状态估计进行平滑；各传感器节点利用目标状态估计平滑步骤获得的平滑后的目标状态估计求解各自的传感器配准误差估计值；若EM迭代未结束，则返回前向卡尔曼滤波步骤；若EM迭代结束，各传感器节点输出各自的传感器配准误差估计值。
一种分布式传感器网络协同方法系统

[发明专利]一种提高夏克-哈特曼波前传感器测量精度的波前重构方法-CN201210237127.6有效
发明人：田雨;饶学军;饶长辉 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2012-07-10 - 公布日： 2012-10-24 - 主分类号： G01J9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种提高夏克-哈特曼波前传感器测量精度的波前重构方法，该方法以传统夏克-哈特曼波前传感器得到的波前探测像差作为起始点，利用迭代算法反复在波前像差与子孔径光斑间进行循环，通过比较迭代出的子孔径光斑与初始子孔径光斑间的形态判断迭代是否已经到位本发明可以克服夏克-哈特曼波前传感器空间采样率不足的弱点，进一步提高其探测精度与探测能力，并降低对夏克-哈特曼波前传感器硬件的要求。
一种提高哈特曼波前传感器测量精度波前重构方法

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