αβγ滤波器，αβ滤波器，卡尔曼滤波算法的matlab代码仿真实例下载

sunnygirl0225 2021-07-22 17:22:32

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αβγ滤波器，αβ滤波器，卡尔曼滤波算法的仿真实例，依据《雷达数据处理及应用》第三版中的例子进行的仿真验证。

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htmltable {th, td {th {pre {简介：扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）和SIR粒子滤波（PF）是现代非线性系统状态估计的核心算法，广泛应用于导航、控制与信号处理等领域。EKF通过线性化处理非线性模型，UKF利用sigma点避免线性误差，而SIR粒子滤波基于蒙特卡洛方法解决非高斯问题。

本文从零搭建了基于UKF的SOC高精度估算仿真模型，通过“Thevenin模型+无迹变换+动态噪声融合”架构，实现了亚百分比级误差的SOC估计：✅核心逻辑：Sigma点生成→状态预测（无迹变换）→观测更新（卡尔曼增益）→输出SOC；✅效果验证：短期误差<0.3%，长期误差<0.7%，动态响应20ms，鲁棒性优于EKF；✅工程启示：UKF是“高精度SOC估算”的首选算法，需精细调整Sigma点参数与噪声协方差，适配强非线性电池系统。核心收获。

摘要：本文详细介绍基于Simulink的无迹卡尔曼滤波(UKF)在电池SOC高精度估计中的应用。通过Thevenin等效电路模型，采用无迹变换替代线性化，避免了EKF的线性化误差。文章系统阐述了UKF原理、Simulink实现步骤及参数设置，并对比验证了UKF在大电流脉冲、变温工况下的性能优势。结果显示UKF可实现SOC估算误差<1%，动态响应<30ms，较EKF精度提升50%以上。最后提出了自适应UKF、多状态融合等优化方向，为储能系统SOC估算提供了高效解决方案。

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