【状态估计】基于卡尔曼滤波估计室内温度附matlab代码

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⛄ 内容介绍

比如我们要估计或预测某房间的温度。根据经验判断,这个房间的温度大概在 18°C 左右,可能会受室内外空气流通、光照等因素影响,房间内温度会有较小幅度的波动。假如我们以分钟为单位,定时测量房间温度,这里的 1 分钟,大家可以理解为采样周期。如果测量温度时,外界的天气是多云,光照时有时无,房间有较小的同外界空气的交换。由于这些外界不确定因素的影响,我们引入过程噪声 w(k),方差为 Q,大小假定为 Q=0.01。因为卡尔曼滤波需要系统建模,假设该房间温度系统模型为

核心代码

close allclcclear all%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 说明:卡尔曼滤波室内温度估计%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%N=200;%采样点的个数,时间单位是分钟CON=18;%室内温度的理论值,可以根据自己所在地的不同进行设置%状态及测量初始化X=zeros(1,N);   % 房间各时刻真实温度值初始化Xexpect=CON*ones(1,N);  %室内温度的理论值或者称之为期望值Xkf=zeros(1,N); % Kalman滤波处理的状态初始化Y=zeros(1,N);   % 温度计测量初始化%赋初值X(1)=18.5; %假如初始值房间温度为18.5℃P(1)=0.01;  %初始值的协方差Y(1)=18.2;  %初始观测Xkf(1)=Y(1); %滤波器的初始估计状态% 噪声

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 罗贞.基于卡尔曼滤波器的系统状态估计和故障检测[D].华中科技大学[2023-08-26].DOI:10.7666/d.D409309.

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5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合




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