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[发明专利]基于扩展Kalman滤波的地基增强系统差分定位方法-CN201810249535.0在审
发明人：胡杰;孙奇伟;沈志平;单尧;石潇竹;李贺 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所
申请日： 2018-03-26 - 公布日： 2018-09-18 - 主分类号： G01S19/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于扩展Kalman滤波的地基增强系统差分定位方法，包括载波相位平滑伪距步骤以及基于扩展Kalman滤波的差分定位步骤；所述载波相位平滑伪距根据载波差量判断载波相位是否发生周跳；所述基于扩展Kalman滤波的差分定位建立了位置解算PVA(Position Velocity and Acceleration)模型，利用扩展Kalman滤波器估计飞机的最优实时位置。本发明基于载波相位平滑伪距与Kalman滤波器数据平滑优点，可以有效地解决地基增强系统(Ground Based Augmentation System，GBAS)用户端噪声、多径等随机误差引起的定位精度差的问题
滤波地基增强系统载波相位平滑伪距扩展Kalman滤波器定位步骤实时位置数据平滑随机误差位置解算波相位用户端有效地差量多径噪声飞机

[发明专利]一种多新息混合Kalman滤波和H无穷滤波算法-CN202011353685.X在审
发明人：万佑红;张帅帅;达杨阳;徐长城 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种多新息混合Kalman滤波和H无穷滤波算法，包括1）建立锂电池的一阶RC电路模型，根据该模型写出描述锂电池系统的状态空间表达式，将电流和电压作为输入，利用递推最小二乘法进行参数辨识；2）分别建立多新息扩展卡尔曼滤波器和多新息滤波器，定义混合滤波性能评价指标实现更好的权值分配，建立基于多新息的混合Kalman/H∞滤波器；3）通过对权值表达式中的参数取不同值来验证一种多新息的混合Kalman/H∞滤波算法收敛精度高和鲁棒性好的优势。本发明通过建立基于多新息的混合Kalman/H∞滤波器，解决了现有SOC估计方法未能充分利用当前新息和历史信息而导致估计误差增大的问题，并通过合理设置权值提高了SOC的估计精度和滤波器的鲁棒性。
一种多新息混合 kalman 滤波无穷算法

[发明专利]基于多预测Kalman滤波器的肢体姿态检测方法及系统-CN202211521076.X在审
发明人：王咏梅;孙明旭;徐元;李明然;高瑞;刘浩 -专利权人：济南市人民医院;济南大学;山东蓓明医疗科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多预测Kalman滤波器的肢体姿态检测方法及系统，包括：以IMU测量得到的角速度为状态向量，构建第一Kalman滤波器的状态方程；所述第一Kalman滤波器的观测方程中引入第一失锁因子；以四元数为状态向量，构建第二Kalman滤波器的状态方程，所述第二Kalman滤波器的观测方程中引入第二失锁因子；基于第一Kalman滤波器和第二Kalman滤波器对下肢姿态角速度和四元数的预测值，实现对相应关节姿态的预估本发明方法利用两个Kalman滤波器对人体下肢姿态进行检测；通过引入失锁因子对两个滤波器的预测值进行失锁描述，能够实现对IMU测量数据的无缝预估，进而实现对人体下肢姿态的准确判断。
基于预测 kalman 滤波器肢体姿态检测方法系统

[发明专利]一种基于非线性映射自适应混合Kalman/H∞滤波器的组合导航方法-CN201310000851.1有效
发明人：张勇刚;黄玉龙;李宁;郜中星;王程程;王国臣;高伟;周广涛 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2013-01-04 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非线性映射自适应混合Kalman/H∞滤波器的组合导航方法，包括1、建立描述组合导航系统的状态方程和观测方程。2、在组合导航混合滤波器中同时运行卡尔曼滤波器和H∞滤波器。3、获取Kalman滤波器性能量化指标。4、建立Kalman滤波器性能量化指标与混合滤波器加权参数间的非线性映射关系，自适应地调整加权参数。5、通过加权参数，将Kalman滤波器和H∞滤波器输出的加权和作为整个混合滤波器输出，完成组合导航信息处理。本发明的导航方法在环境噪声和系统模型干扰变化时，通过在Kalman滤波器状态估计，混合滤波器状态估计，H∞滤波器状态估计之间的自动切换来获得较高的滤波精度。
一种基于非线性映射自适应混合 kalman 滤波器组合导航方法

[发明专利]用于估计温度受控空间内的参数和状态的基于模型的系统和方法-CN201180009750.X有效
发明人： Z·奥奈尔;S·纳拉亚南;M·迪博尔德;A·巴纳苏克 -专利权人：开利公司
申请日： 2011-02-15 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： G05B13/00 文献下载
摘要：一种用于估计建筑物(10)内的区域的加热/冷却负载的方法(20)可以包括：确定来自所述区域的所测参数(22)；生成所述区域的降阶热动力学模型(25)(24)；基于所述区域的热动力学模型(25)生成扩展Kalman滤波器(27)(26)；以及使用所述扩展Kalman滤波器(27)对所测参数进行处理以便估计所述区域的至少一项未知状态诸如估计负载(28)。
用于估计温度受控空间参数状态基于模型系统方法

[发明专利]一种基于Kalman滤波算法的电网信息观测系统和方法-CN201710315710.7有效
发明人：陈克绪;马建;杨磊;窦晓波;赵燕;俞林刚 -专利权人：国网江西省电力公司电力科学研究院;国家电网公司
申请日： 2017-05-08 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： H02J13/00 文献下载
摘要：一种基于Kalman滤波算法的电网信息观测方法，包括（1）建立电网系统状态空间模型；（2）对kalman滤波算法中状态变量赋予初值；（3）kalman滤波算法中电网同步信息预测环节；（4）kalman滤波算法中电网同步信息矫正环节；（5）kalman滤波器输出电网电压基波及各次谐波的正交量，将其与输入信号对比后作为三相锁频环的输入量；三相锁频环利用输入的误差项锁定基波频率并输出基波频率反馈至kalman滤波器，然后返回进行下一时刻的信息观测一种电网信息观测系统包括采样模块、MCU、kalman滤波器和锁频环。通过采集电网信息，将采样信息输入MCU，在MCU中编程实现kalman滤波算法和锁频环算法，锁频环输出即为频率的实时值，kalman滤波器输出即为各次谐波信息，输出最后用DA模块显示。
一种基于 kalman 滤波算法电网信息观测系统方法

[发明专利]单状态变量和两级Kalman滤波器时间尺度算法-CN201610386951.6有效
发明人：刘增军;伍贻威;欧钢;龚航;朱祥维;彭竞;徐博;吴鹏;李蓬蓬 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2016-06-02 - 公布日： 2018-08-31 - 主分类号： H03H21/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种单状态变量和两级Kalman滤波器时间尺度算法，其中一种单状态变量Kalman滤波器时间尺度算法，包括以下步骤，首先建立原子钟模型；计算每台钟的过冲状态噪声方差；获取N‑1组观测钟差；用Kalman滤波器通过N‑1组观测钟差估计出N台钟的状态；计算时间尺度的权重和预测值；最后引入虚拟Kalman采样间隔，优化时间尺度TA。在该方法的基础上，本发明还提供了一种两级Kalman滤波器时间尺度算法，通过第一级Kalman滤波器和重构时差，获得N‑1组重构时差，然后，运行第二级的Kalman滤波器生成时间尺度TA。本发明可以通过选取虚拟Kalman采样间隔，使时间尺度的频率稳定度在任意某一个指定的平滑时间达到最优。
状态变量两级 kalman 滤波器时间尺度算法

[发明专利]一种混合不确定系统保性能鲁棒Kalman滤波器设计方法-CN201910062105.2在审
发明人：杨春山;嵇建波;赵颖 -专利权人：桂林航天工业学院
申请日： 2019-01-23 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： H03H17/02 文献下载
摘要：本发明提出一种混合不确定系统保性能鲁棒Kalman滤波器设计方法，包括：将带混合不确定系统转化为仅带噪声方差不确定系统；确定所述混合不确定系统的不确定噪声方差的扰动域；计算最大参数扰动。本发明对混合不确定系统的保性能鲁棒Kalman滤波的研究，扩展了保性能鲁棒Kalman滤波的研究范围。通过提供精度偏差的最大下界和最小上界，改进了现有鲁棒Kalman滤波的仅给出精度偏差的最大下界或最小上界。以上两方面的发展和改进，进一步丰富了保性能鲁棒Kalman滤波理论。
不确定系统性能鲁棒滤波精度偏差噪声方差最小上界扰动下界滤波理论最大参数鲁棒改进研究转化

[发明专利]采用Kalman滤波器进行联合检测的方法及装置-CN200710092461.6有效
发明人：沈洁;林峰;任强 -专利权人：重庆重邮信科（集团）股份有限公司
申请日： 2007-07-20 - 公布日： 2007-12-19 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：为解决现有技术联合检测器采用迫零线性块均衡的联合检测技术存在的上述不足，本发明提出一种在无线移动通讯系统的多用户检测过程中，采用Kalman滤波器进行联合检测的方法及装置。本发明方法及装置充分利用Kalman滤波器的自适应特点，在联合检测过程中可以使信道预测误差和接收数据的均方误差同时达到最小，使得信道估计更为精确。同时，本发明方法及装置还充分利用Kalman滤波器所具有的良好的迭代运算能力和自适应性，在不需要先验信息的情况下估计出信道，即实现所谓的盲检测，由此，可以节约部分资源用于扩展扩频码，从而得到更多码道，容纳更多的用户
采用 kalman 滤波器进行联合检测方法装置

[发明专利]一种用于单轴调制激光陀螺惯导系统的海上动态启动方法-CN201510648762.7有效
发明人：乐晋;王振华;周平璜;徐爱明;马骏;张兴凡 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一七研究所
申请日： 2015-10-09 - 公布日： 2018-10-23 - 主分类号： G01C25/00 文献下载
摘要：本发明属于惯性导航系统技术领域，针对单轴调制激光陀螺惯导系统在舰船航行过程中完成初始对准的使用需求，公开了一种用于单轴调制激光陀螺惯导系统的海上动态启动方法，步骤为：系统上电启动后，完成数学平台的快速建立，建立基于最优估计理论的Kalman滤波模型，并完成Kalman滤波器的初始化，控制单轴转位机构完成辅助调制运动，利用所述导航解算结果求解Kalman滤波器的线性滤波方程，对求解的所述线性滤波方程进行离散化处理，进行Kalman滤波器的时间更新，进行Kalman滤波器的量测更新，执行预定时间，利用Kalman滤波器的估计结果校正所述惯导系统的姿态误差和器件误差，完成所述惯导系统的初始对准。
一种用于调制激光陀螺系统海上动态启动方法

[发明专利]一种面向严重遮挡场景的核相关滤波目标跟踪方法及系统-CN202210893435.8在审
发明人：贾刚勇;文子强;饶欢乐;陈宇星;徐宏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向严重遮挡场景的核相关滤波目标跟踪方法及系统；其方法包括：步骤1、初始化KCF滤波器的KCF算法和Kalman滤波器的Kalman滤波算法，以第一帧的目标位置作为KCF算法和Kalman滤波算法的初始位置；步骤2、使用遮挡检测机制判断当前图像中是否发生目标严重遮挡；若否，则采用KCF算法的跟踪结果作为目标在当前图像中的位置；若是，则采用Kalman滤波算法的跟踪结果作为目标在当前图像中的位置；步骤3、根据各自的跟踪结果分别对Kalman滤波器和KCF滤波器进行自适应更新；步骤4、读取下一个视频帧，返回执行步骤2；直至跟踪过程结束。
一种面向严重遮挡场景相关滤波目标跟踪方法系统

[发明专利]一种基于Kalman滤波器的导航接收机干扰抑制方法-CN201810037956.7有效
发明人：王永庆;刘东磊;陈岩;张春;何宜根;杨娜 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-01-16 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G01S19/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Kalman滤波器的导航接收机干扰抑制方法，能够对导航接收机中具有锯齿型突变频率特性干扰进行有效的抑制，该抑制方法采用Kalman滤波器来估计表示接收信号的状态空间，通过将干扰信号估计值和接收信号对消完成对具有锯齿型突变频率特性干扰的有效抑制本发明根据干扰扫频特性对Kalman滤波器过程和观测噪声方差进行自适应调整，提高了基于Kalman滤波器的干扰抑制方法对干扰信号瞬时频率估计误差的鲁棒性；采用时频分布的方法来提供干扰信号瞬时频率和调频斜率估计值，提高了Kalman滤波器估计干扰信号的精度。
一种基于 kalman 滤波器导航接收机干扰抑制方法

[发明专利]估计弹目视线角速率的快收敛Kalman滤波器的设计方法-CN201510829848.X在审
发明人：周荻;邹昕光;张中磊;朱蕊蘋 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2015-11-25 - 公布日： 2016-04-13 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：估计弹目视线角速率的快收敛Kalman滤波器的设计方法，属于导弹制导控制技术领域。本发明为了提高现有的目标—导弹视线角速度估计Kalman滤波方法的收敛速度。首先设置滤波器初始估计值；然后测算当前时刻目标与导弹之间的相对距离和相对速度；测算导弹加速度在视线坐标系o′y₄和o′z₄轴方向上的分量；最后由导弹俯仰通道视线运动状态方程和俯仰通道视线角测量方程构造俯仰通道快收敛Kalman滤波器，由导弹偏航通道视线运动状态方程和偏航通道视线角测量方程构造偏航通道快收敛Kalman滤波器，从而分别求出目标与导弹之间的视线俯仰角速率和视线偏航角速率。本发明提高Kalman滤波器的收敛速度，得到高精度的视线角速率估计。
估计目视速率收敛 kalman 滤波器设计方法

[发明专利]一种多时间尺度双UKF自适应估算SOC和电池容量C的方法-CN201610917226.7在审
发明人：孙兰娟;程迎兵;王昶卜;周萌芳;李健 -专利权人：南京世界村汽车动力有限公司
申请日： 2016-10-21 - 公布日： 2017-02-08 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：和电池容量C；对用于宏UKF和微UKF的系统参数和状态变量以及系统噪声进行初始化；更新宏UKF的预测方程；选择合适的sigma点更新微UKF的预测方程，并更新系统的过程噪声；利用微UKF的校正方程，估计微Kalman滤波器的状态变量；当双时间尺度趋近时，将微Kalman滤波器的状态估计值传到宏Kalman滤波器中，作为测量值；对微Kalman滤波器的数据进行更新，宏Kalman滤波器的测量校正，更新电池参数。
一种多时尺度 ukf 自适应估算 soc 电池容量方法

[发明专利]一种基于影响力值的近红外光谱降噪方法-CN202110466490.4有效
发明人：赵顺毅;薛为;姚建国;俞水明;沈俊 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明包括利用近红外光谱仪采集待测物表面的近红外光谱；对所述近红外光谱进行主成分分析降维处理；根据降维处理后的近红外光谱，建立状态空间模型；根据所述状态空间模型利用Kalman滤波器进行处理；根据所述状态空间模型进行扩展得到扩展模型，根据扩展模型利用无偏滤波器滤波处理，得到无偏滤波估计值与无偏滤波增益；建立损失函数，得到影响力融合滤波器估计值；根据影响力融合滤波器估计值获得降噪后的近红外光谱。本发明通过基于影响力函数的融合滤波器对近红外光谱进行滤波，以达到对近红外光谱的预处理目的，使的预处理过的近红外光谱可以满足监测、诊断、控制等需求。
一种基于影响力红外光谱方法

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