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本发明一种基于卡尔曼滤波的小型运输器姿态控制方法，控制成本低，可以主动进行变轨，提高飞行精度。包括以下步骤：S1、通过小型运输器上的陀螺仪获得小型运输器当前的三轴角度以及三轴角速度；S2、通过陀螺仪滤波对获取的小型运输器当前的三轴角度数据进行处理，得到小型运输器当前稳定的三轴角度；S3、采用动态的卡尔曼滤波算法对获取的小型运输器当前的三轴角速度数据进行处理，得到小型运输器当前稳定的三轴角速度；S4、将所述的稳定的三轴角度和三轴角速度作为PID控制器的输入信号，经过PID控制器处理得到小型运输器的舵面偏转角度；S5、将小型运输器的舵面偏转角度转化成PWM信号并输送给相应的舵机，舵机动作从而调整小型运输器的飞行姿态。

本发明公开了一种基于卡尔曼滤波和迭代学习的分布式光纤温度预测方法，激光器发出光脉冲，光脉冲通过波分复用器进入传感光纤，当温度变化时，光纤中的后向拉曼散射信号会跟着变化，之后经过波分复用器分离为斯托克斯光和反斯托克斯光，然后经过光电探测器转换为电信号，被采集卡采集到，将采集到的每个点的数据通过卡尔曼滤波进行处理，将所有采样点汇集到一起，可以得到一条温度随距离实时变化的曲线，对曲线进行迭代学习算法处理，进而可以得到下一时刻温度曲线，从而实现对温度的实时监测和预测。本发明能够使分布式光纤测温系统测得的温度值更接近真实值，并且能够实现对下一时刻的温度预测。

本发明提供一种双卡尔曼滤波耦合气液动力学模型估算SOC的方法及系统，首先利用离线模型快速消除初始误差的能力，然后利用双卡尔曼滤波算法快速寻优能力实现辨识在线模型参数并修正估算结果，最后利用电流积分法计算量小和增量SOC估算精度高特点，实现对电池整个放电过程中SOC高精度估算。本发明在估算SOC之前无需测试大量实验数据，可以大大节约测试成本。本发明在多种工况下快速消除初始误差之后SOC估算精度达到1.5％以内，正在实现高精度估算电池SOC值。本发明通过提高电池SOC估算精度的方法提升电池管理系统对电池的管理能力，实现降低电动汽车百公里电耗、延长电池使用寿命、降低电动汽车综合使用成本、提高电动汽车使用安全性的目标。