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张传斌; 田蔚风; 金志华;
上海交通大学仪器工程系;
滤波方法; UKF; 车辆导航; 车载导航系统; 应用; 状态估计方法; 非线性估计; EKF; 估计误差; 导航精度; 组合系统; 仿真结果; GPS; DR;
机译:结合无味卡尔曼滤波器的车辆状态估计的模型预测控制方法在智能车辆轨迹跟踪中的应用:
机译:基于UKF的方法的车辆驾驶状态的共估计与验证
机译:考虑非高斯噪声的扩展UKF状态估计方法及其在声环境中的应用
机译:使用Unscented Kalman滤波(UKF)方法估计动态稳定性控制的车辆横摆率和横向运动
机译:非线性贝叶斯滤波及其在估计和导航中的应用。
机译:考虑到施用到车辆状态估计的测量的可观察性和优势特性的新型卡尔曼滤波器设计和分析方法
机译:一种模型预测控制方法结合无迹卡尔曼滤波车辆状态估计在智能车辆轨迹跟踪中的应用
机译:统计滤波器理论在车轮车辆位置和速度优化估计中的应用
机译:全球导航卫星系统接收机的位置估计器,例如军事应用中,具有贝叶斯滤波器,为此预先确定了两个状态转换模型,其中一个模型描述了接收器位置的发展
机译:用于机动车的驾驶状态变量估计方法,涉及使用非线性估计算法,例如基于sigma点的卡尔曼滤波器和用于估计车辆状态变量的数学车辆模型
机译:使用Kalman滤波器估计载波的导航状态的载波导航载波的方法
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