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一篇关于光流传感器的论文，光流传感器广泛应用于微型西轴飞行器的室内定位-Robust velocity and position estimation at high
update rates is crucial for mobile robot navigation. In recent
years optical flow sensors based on computer mouse hardware
chips have been shown to perform well
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卡尔曼滤波器是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。其中 x 轴为位置，y轴为速度。
在代码中，我们设定x的变化是 1:2:200，
则速度就是2，可以由图看到，值经过几次迭代，
速度就基本上在 2 附近摆动，摆动的原因是我们加入了噪声。-Kalman filter is a linear system of equations of state, observation data input and output through the
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波束形成相关程序，包括窄带常规波束形成及MVDR波束形成的波束图和方位估计仿真，还有宽带小数时延常规波束形成器的仿真。本程序主要基于水声背景，模型是最简单的线列阵，但对其他阵型只要修改至相应方向相应向量即可，对雷达和语音阵列信号处理修改相应波速频率即可。-Beam forming procedures, including conventional narrowband beamforming and beamforming MVDR beam pattern and orientation e
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针对小型无人机在无卫星导航信号条件下的导航问题, 结合光流及地标定位设计了使用摄像头、惯性测量器件、超声测距仪等传感器融合的无人机室内导航方法. 文章使用补偿角速率的光流微分法计算帧间像素点小位移, 并用前后误差算法提取精度较高的点, 避免像素点跟踪错误, 提高了光流测速的精度 对得到的光流场用均值漂移算法进行寻优, 得到光流场直方图峰值, 以此计算光流速度. 本文提出了无累积误差的连续地标定位算法, 实时测量无人机位置. 通过多速率卡尔曼滤波器对观测周期不一致的位置、速度信息进行最优估计. 在
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卡尔曼滤波实验matlab程序。1用扩展卡尔曼滤波技术对上述系统的状态进行估计，
2.上机实现，给出目标位置与速度的真实轨迹和估计轨迹；
对滤波器的估计性能进行分析，(Calman filter experiment matlab program.1. the extended Calman filter is used to estimate the state of the system, and the experimental procedure and program desig
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用于对复杂流场的POD分析，对流场结构进行解构重组(PODDEM is a state of the art detection and estimation method for outliers in Particle Image Velocimetry data. PODDEM can be used on two-dimension and three dimensional data, with up to three velocity components.)
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本文从单个mohg观测平台得到的噪声腐蚀方位测量中，考虑了物体位置和速度的估计问题。这个过程具有固有的非线性和exbibits的特点，这些特性是几何相关的。提出了目标运动分析解决方案的最大似然估计，并对其性能进行了分析。(In this paper, the estimation of object position and velocity is considered in the measurement of noise corrosion in a single mohg observat
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研究了扫描速度和扫描发射极位置的联合估计问题。该方法利用天线主梁的均匀旋转运动，将其扫过若干个独立的接收器。基于非线性最小二乘估计(NLS)，建立了一个联合估计器。通过几个仿真实例，比较了所提出的估计量与cramer- rao下界(CRLB)的性能。(The joint estimation of scanning velocity and scanning emitter location is studied. The method USES the uniform rotating mot
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基于卡尔曼滤波算法，实现二维位置以及速度的预测估计。(Based on the Calman filter algorithm, the predictive estimation of two dimensional position and velocity is realized.)
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本程序主要针对卡尔曼滤波程序进行仿真，主要为目标运动的轨迹估计，相对于之前的程序这次在观测信号中含有距离、速度、加速度信息！
程序正确完整，适合了解卡尔曼的同事学习交流！(This program focuses on kalman filter simulation, mainly for the target motion trajectory estimation, relative to the program of the observation signals contain be
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本程序主要针对卡尔曼滤波程序进行仿真，主要为目标运动的轨迹估计，相对于之前的程序这次在观测信号加入了速度、加速度，信息矩阵为三维矩阵！
程序正确完整，适合了解卡尔曼的同事学习交流！(This program focuses on kalman filter simulation, mainly for the target motion trajectory estimation, relative to the program of the observation signals befor
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tidep-0092参考设计的近程雷达提供了基础（SRR）使用awr1642评估模块（EVM）的应用。这种设计允许估计和位置跟踪（在方位平面）在其观点的高达80米的领域对象和速度，90kmph旅行一样快。的awr1642配置为多模式雷达，这意味着，当它跟踪物体在80m，它还可以生成对象在两千万丰富的点云，使汽车在远处，小障碍物附近可以检测。(The TIDEP-0092 reference design provides a foundation for short-range radar (S
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使用扩展卡尔曼滤波对目标轨迹进行估计，计算速度加速度的均方根误差，有效反应估计经度(Using the extended Calman filter for target trajectory estimation,calculate the root mean square error of velocity and acceleration, and estimate the longitude of effective response .)
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This paper proposes a modified stripmap synthetic aperture radar (SAR) signal processing algorithm with an X-band SAR system, using the practical measurement results of automobile-based SAR (Auto-SAR).
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