一种基于渐进无迹卡尔曼滤波的人体目标跟踪方法，该方法针对线性化误差过大引起的系统跟踪性能下降问题，在量测更新过程中，通过渐进地引入当前量测信息以减小线性化误差，从而有效地提高人体目标的跟踪精度。其次，在量测渐进过程中引入判定条件，进一步地补偿系统中存在的线性化误差。相比于现有的目标跟踪方法，该方法充分考虑线性化误差对系统的影响，在保证计算复杂度的前提下，提高了对人体目标的跟踪精度。
📄 2018103593810
📂 G01C21_20
👤 浙江工业大学
📅 2018-04-20
一种时频域卡尔曼滤波的大线宽CO‑OFDM相位噪声补偿方法，该方法首先将接收端训练符号数据在频域利用进行卡尔曼滤波后进行信道均衡，其次将每个OFDM符号分割为若干个亚符号，在每个亚符号内的导频序列处，进行时域扩展卡尔曼滤波得到其相位噪声粗略估计值。在相邻亚符号最后一个导频序列处的相位噪声粗略估计值之间进行线性插值，得到每个时域采样点的相位噪声粗略估值并补偿，再用Avg‑BL方法相位噪声补偿后进行预判决。最后将预判决后频域数据变换到时域结合初始时域数据，在每个采样点处进行扩展卡尔曼滤波，求出相位噪声精细估计值并补偿。本发明相位噪声均衡效果较好、补偿效果较好、计算复杂度较小。
📄 2017103427464
📂 H04B10_61
👤 浙江工业大学
📅 2017-05-16
本发明提出了一种单目视觉下基于语义分割和卡尔曼滤波的位姿测量方法，它包括对测量场地进行标定；对测量物体拍摄并制作数据集进行语义分割的训练；通过训练出的模型实现图像定位，结合本文的数学模型实现位置和姿态的测量。本发明基于单目视觉测量和语义分割，能适应各种宽度已知高度未知的物体，相关参数经过卡尔曼滤波优化，能够快速准确地实现定位。
📄 2020106915368
📂 G01C3_00
👤 浙江工业大学
📅 2020-07-17
本发明公开了一种基于增强谱减与卡尔曼滤波的两阶段语音降噪方法及其装置和存储介质，所述方法包括以下步骤：通过增强谱减法在频域对语音信号进行初步降噪；基于线性预测编码算法辨识语音信号状态空间模型参数，利用卡尔曼滤波算法在时域对声音信号进行二次降噪；对逐帧信号重复进行多次参数辨识、二级降噪流程后输出降噪语音。本发明方法能够在复杂噪声环境中有效滤除环境噪声，提高语音信号质量。本方法适用于人工耳蜗的单麦克风降噪，能够在计算资源有限的人工耳蜗中实现高效降噪，提高佩戴者的声音感知能力。
📄 2025109437604
📂 G10L21_0232
👤 浙江工业大学
📅 2025-07-09
一种基于自适应卡尔曼滤波的人体姿态估计方法，该方法提出一种自适应卡尔曼滤波算法，能够处理包含复杂噪声的人体姿态量测信息问题。该方法采用了假设检验的方式，对量测信息中存在的野值和不确定性噪声分别进行了判断以及处理。本发明提供一种基于自适应卡尔曼滤波的人体姿态估计方法，增强了量测噪声的鲁棒性，有效地提高了人体姿态估计的精度。
📄 2019107151965
📂 G01C21_20
👤 浙江工业大学
📅 2019-08-05
一种基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法，包括以下步骤：1)历史负荷数据预处理，补全在信号传输中丢失的数据；2)选定数据匹配周期，计算当前的负荷时间序列与历史负荷时间系列的曼哈顿距离，得到小于设定阈值的集合；3)计算该集合内历史负荷时间系列与当前负荷时间序列的欧氏距离，得到欧氏距离最小的历史时间序列在对应预测点的负荷值；4)基于时间序列集合采用无迹卡尔曼滤波方法求出预测时刻的负荷值；5)将之前各时刻计算得到两个预测值和相对应时刻的历史真值作为输入，采用神经网络算法进行训练得到当前两个预测值的权重；6)数据整理得出微电网下一时刻日常负荷短期预测结果。本发明预测精度较高。
📄 2018104615304
📂 G06Q10_04
👤 浙江工业大学
📅 2018-05-15
本发明属于目标跟踪领域，提出了一种基于中间过渡状态的卡尔曼滤波算法。当量测非线性程度较高时，在笛卡尔坐标系下的量测误差呈现非高斯特性，因此，本发明算法基于传统的卡尔曼滤波算法，构造了在量测坐标系下的中间过渡状态，并对笛卡尔坐标系下的状态和量测坐标系下的过渡状态之间的转换关系进行了推导。算法将径向速度考虑其中，预测和迭代过程在笛卡尔坐标系下进行，量测更新过程基于中间过渡状态在球坐标下进行；通过状态转换的方法，整个滤波过程都在线性环境下进行。本发明算法解决了量测非线性的问题，同时提高了滤波跟踪精度和在量测非线性程度较高时滤波算法的稳定性。
📄 2023105463418
📂 G01S7_41
👤 电子科技大学
📅 2023-05-15
本发明公开了一种基于强跟踪卡尔曼滤波器的电压相位检测算法，具体为：步骤1，将检测到的三相电压Ua、Ub、Uc变换到角速度ω＝100πrad/s的两相旋转xy坐标系上得到Ux和Uy；步骤2，将Ux和Uy应用低通滤波器提取出正序基波电压分量Ux+和Uy+；步骤3，将Ux+和Uy+变换到两相静止αβ坐标系上得到Uα+和Uβ+；步骤4，将步骤1中的Ux作为输入信号，设计STKF检测输入信号的突变，得到反映信号突变的增益因子K；步骤5，将增益因子K引入相位计算过程。将步骤3中的Uα+和Uβ+应用改进同步坐标系锁相环得到电压相位。本发明方法解决了传统PLL在检测精度与响应速度无法同时满足需求的问题。
📄 2017110061382
📂 G06F30_20
👤 西安理工大学
📅 2017-10-25
本发明涉及一种基于卡尔曼滤波的煤层气采集方法、系统及存储介质，方法包括分别获取煤层气解吸时的温度实时测量值和压力实时测量值；基于卡尔曼滤波方法，根据温度实时测量值和压力实时测量值分别建立卡尔曼滤波模型，并根据卡尔曼滤波模型分别获取煤层气解吸时的温度最优估计值和压力最优估计值；分别获取温度最优估计值与预设的温度期望值之间的温度误差，以及压力最优估计值与预设的压力期望值之间的压力误差，基于模糊控制方法，根据温度误差和压力误差调节煤层气解吸时的气体收集阀的开度。本发明基于卡尔曼滤波方法和模糊控制方法，能实时检测数据并提高数据的精确度，实现煤层气气体的匀速采集，提升煤层气的采集效率，降低了开采成本。
📄 201811525247X
📂 E21F7_00
👤 武汉工程大学
📅 2018-12-13
本发明属于自动驾驶中视频数据帧的预测领域，提供了一种基于关键点和卡尔曼滤波的视频预测方法及系统，首先，通过训练一个神经网络对搜集到的数据进行特征提取，将提取到的特征转化为关键点；其次，将关键点进行特征重构，并将重构出来的特征与初始图像帧的特征一起通过另一个神经网络进行图像重构，通过优化损失函数，获得特征提取网络与图像重构网络。最后，利用过程一种提取的图像关键点，结合RNN模型获得的图像先验信息，利用卡尔曼滤波对未来数据帧进行预测，并将预测图像与真实图像进行比较，优化相应损失函数训练RNN模型。
📄 2021116774905
📂 G06V20_56
👤 山东师范大学
📅 2021-12-31
本发明公开了基于充电电压曲线融合卡尔曼滤波的电池荷电状态在线估算方法，包括电压曲线特征分析、基于电池充电电压曲线的放电阶段电池端电压求解、基于充电电压曲线融合卡尔曼滤波估算电池SOC三个阶段。第一阶段是利用实测电池充电过程获得不同老化状态下充电电压和电池充入容量关系曲线，将电池容量归一化处理并对曲线纵向平移从而得到电池老化后重合的充电电压和SOC关系曲线。第二阶段是根据充电过程和放电过程的电压表达式得出放电阶段电池端电压的求解表达式，并通过引入噪声分析电压的影响因素和结果。第三阶段是将传统卡尔曼滤波算法中电池端电压测量方程用求解的电池端电压表达式进行替换，实现充电电压曲线与卡尔曼滤波融合估算电池SOC。
📄 2018105841730
📂 G01R31_382
👤 江苏大学
📅 2018-06-08
本发明公开了一种基于卡尔曼滤波台风过程电离层异常探测方法，在台风期间电离层TEC呈现显著异常，通过卡尔曼滤波这一特殊方法可以有效的来探测台风期间电离层的异常情况；所述卡尔曼滤波是用状态空间法来描述系统状态，用前一个状态的估计值和最近的一个观测数据来估计状态变量的当前值，并以状态变量的估计值的形式给出；然后进行卡尔曼滤波逐步递推，通过递推值和观测值可利用预报残差统计量法和电离层扰动指数法对k时刻的电离层TEC观测值进行异常判别。通过研究发现，卡尔曼滤波法探测精度较高且基本不受电离层背景值时间窗口长度的影响。
📄 2017113925150
📂 G06Q10_04
👤 南京信息工程大学
📅 2017-12-21
柿子坊 · 知识产权运营
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