1)  steady-state Kalman filter
					
	
					
				
				
	
					
				稳态Kalman滤波器
				1.
					Multi-sensor optimal information fusion steady-state Kalman filter weighted by scalars;
					
					
						
						
					
						多传感器标量加权最优信息融合稳态Kalman滤波器
					
					2)  steady-state Kalman filtering
					
	
					
				
				
	
					
				稳态Kalman滤波
				1.
					For the multisensor systems with correlated measurement noises and different measurement matrices,two correlated measurement fusion steady-state Kalman filtering algorithms are presented by using the weighted least squares (WLS)method.
						
						对于带相关观测噪声和带不同观测阵的多传感器系统,用加权最小二乘(Weighted least squares,WLS)法提出了两种相关观测融合稳态Kalman滤波算法。
					
					3)  information fusion steady-state Kalman filter
					
	
					
				
				
	
					
				信息融合稳态Kalman滤波器
				1.
					Two-sensor information fusion steady-state Kalman filter weighted by diagonal matrices;
					
					
						
						
					
						两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器
					
					4)  algorithm of steady-state Kalman filter gain
					
	
					
				
				
	
					
				稳态Kalman滤波器增益算法
			
					5)  Kalman filter
					
	
					
				
				
	
					
				Kalman滤波器
				1.
					Application of Kalman filter to measurement of sound power for medical ultrasonic diagnostic equipment;
						
						Kalman滤波器在医用超声诊断设备声功率计量中的应用
					2.
					Self-tuning decoupled fusion Kalman filter based on Riccati equation;
					
					
						
						
					
						基于Riccati方程的自校正解耦融合Kalman滤波器
					3.
					Application of Kalman Filter in a Single Automatic Tracking of Moving Targets;
					
					
						
						
					
						Kalman滤波器在单运动目标自动跟踪中的应用
					
					6)  Kalman filtering
					
	
					
				
				
	
					
				Kalman滤波器
				1.
					Multiple model Kalman filtering for MEMS-IMU/GPS integrated navigation;
					
					
						
						
					
						MEMS-IMU/GPS组合导航中的多模态Kalman滤波器设计
					2.
					In this paper,a Kalman-CS scene-based correction algorithm which combines the Kalman filtering algorithm with the constant-statistics (CS) algorithm is proposed.
						
						本文将Kalman滤波器校正算法与常数统计(CS)校正算法相结合,提出了Kalman-CS校正算法。
					3.
					A new interval Kalman filtering (IKF) is described firstly, then uncertain dynamics modelling of an integrated GPS/INS system is discussed.
						
						针对具有不确定动态模型参数的GPS/INS组合导航系统,首先介绍一种新型的区间Kalman滤波器,讨论了GPS/INS组合系统中模型参数不确定性的问题,分析了惯性传感器建模中相关时间常数的区间特性,并建立了适合非线性特性的GPS/INS组合系统的扩展区间卡尔曼滤波器。
					补充资料:集成单稳态触发器
		集成单稳态触发器
integrated monostable multivibrator
{Jeheng dorlwento一ehufo日!集成单稳态触发器(integratedmonostablemukivibrator)在外界触发信号作用下能产生一定宽度输出脉冲的一种单片集成触发器。集成单稳态触发器具有使用简便、输出脉冲调节范围宽等优点。通常在使用时只需外接一个电阻和一个电容即可。通过改变电阻、电容的大小,可以获得数十纳秒至数秒宽态的持续时间将被延长,而且延长的时间等于每次单独触发时暂稳态的持续时间Tw,如图3所示。 集成单稳态触发器的缺点是输出脉冲宽度的稳定性稍差,易受电源电压波动和环境温度变化的影响。度的输出脉冲。 集成单稳态触发器在工作时只有一个稳定状态,┌─────┐├──┐封1~││ %26 │ ││丑CX│ │├?─┘ ││ R │└─────┘TR十图1集成单稳态触发器 的图形符号仅在外界触发脉冲的作用下,才进人另一个暂稳态,经过一段时间以后,电路便自行返回稳态。暂稳态的持续时间(亦即输出脉冲的宽度)由外接电阻、电容的数值决定,与触发脉冲的宽度无关。 图1示出了单稳态触发器的图形符号,表中给出了它的功能。其中Q、亘是两个互补输出端,它们的相位始终相反。表中的又表示可以是1也可以是。。为了适应使用输人信号不同边沿触发的要求,设置了TR+、TR一两个触发输人端。用输人信号的上升沿触发时由TR+输人,用输入信号的下降沿触发时由TR_输人。RX和CX是外接的电阻和电容。瓦为复位端,一通过在瓦端加人低电平信号可以立即使电路从暂稳态返回稳态(Q一。,亘一1)。TR+图2非重触发单稳态触发器的工作波形集成单稳态触发器的功能表 QQ丁飞飞厂夕二几丁月二几厂┌─────┬─┬─────┬────┐│RdTR+TR一 │QQ│Rd TR+TR_ │QQ │├─────┼─┼─────┼────┤│O沐只 │01│1二厂。 │丁飞门厂│├─────┼─┼─────┼────┤│火O只 │O1│11几 │…丁几丁│├─────┼─┼─────┼────┤│XXI │O1│‘厂ID │月二几厂│└─────┴─┴─────┴────┘ 集成单稳态触发器产品中有“非重触发”和“可重触发”两种类型。它们的引出端设置以及外部连接方式没有区别,但工作特性上有些差异。在非重触发单稳态触发器中,电路一经触发而进人暂稳态以后,再加人触TR+l一l图3可重触发单稳态触发器的工作波形发信号对电路的状态不发生影响,必须等到电路返回稳态以后,才可能再次触发,如图2所示。在可重触发单稳态触发器中,如果在电路处于暂稳态期间再加人触发信号.则暂稳
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