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一种顾及TOA数据优选的抗差卡尔曼滤波室内定位方法

室内无线定位在生产、物流、监控等方面有着广泛的用途,然而受通信距离和无线通信基站拓扑结构的影响,传统的TOA室内定位算法存在精度不高和稳定性差等问题。基于此,以超宽带为研究对象,在TOA信道模式下,综合考虑超宽带精度衰减因子与定位信号强度两方面因素,提出了一种顾及数据优选的抗差卡尔曼滤波技术的室内导航定位方法。该方法首先在TOA测距的信道模式下以到达终端信号的定位信号强度值为准则,筛选出与终端通信信号较强的观测信息,剔除部分非视距误差,确保观测信息的可靠性,再以水平精度因子优化拓扑结构,选择较优的接入点构造良好的拓扑布局。最后,为有效控制异常误差的影响,提出将抗差卡尔曼滤波应用于室内超宽带测距滤波和定位解算,确保观测信息的可靠性和抗差性,模拟和实测算例验证了本文提出的算法的有效性。

  • 2022-01-11
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一文图解卡尔曼滤波(KalmanFilter)

Kalman Filter 算法,是一种递推预测滤波算法,算法中涉及到滤波,也涉及到对下一时刻数据的预测。Kalman Filter 由一系列递归数学公式描述。它提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态,并使估计均方误差最小。卡尔曼滤波器应用广泛且功能强大:它可以估计信号的过去和当前状态,甚至能估计将来的状态,即使并不知道模型的确切性质。

  • 2022-01-11
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基于交叉几何和实测速度的转向车辆轨迹预测

众所周知,城市道路交叉口是交通事故的常发地,了解交叉路口的动态交通情况对于研究如何防止交通事故非常有必要。当自动驾驶车辆穿过交叉路口时,预测即将到来的其他车辆的轨迹是ADAS的要求。在本文中,我们提出了一种城市交叉路口转弯车辆轨迹预测方法。转弯机动车辆的轨迹预测比直行机动车辆更困难,因为转弯车辆在接近交叉路口时减速并且在离开交叉路口时加速。此外,速度的变化取决于诸如交叉角、拐角半径之类的因素。我们的方法生成了一种新的轨道预测所需的速度模型,该模型考虑了交叉口几何形状和其他车辆的观测速度。具体而言,我们假设人行横道附近的速度变得极小,并通过拟合过去的顺序速度和估计的最小速度到三次函数来计算速度模型。我们的方法的优点是能够预测在任何交点和任何位置的轨迹。该方法在实际交通场景中的预测性能优于其他方法。

  • 2022-01-11
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自动驾驶感知融合-卡尔曼及扩展卡尔曼滤波(Lidar&Radar)

卡尔曼滤波是自动驾驶领域最常用的数据最优估计算法。人们对它的第一印象往往是它那复杂的线性代数表达式。本文将介绍卡尔曼滤波及其变种扩展卡尔曼滤波的数学原理及代码实现,帮助初学者熟悉和掌握卡尔曼滤波。在实际项目中我们会融合激光雷达和毫米波雷达的测量数据,从而精确地追踪目标的位置和速度。

  • 2022-01-11
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Linux系统安全强化指南

最常用的MAC措施是SELinux和AppArmor。SELinux比AppArmor更安全,因为它的粒度更细。例如,它是基于inode而不是基于路径的,允许强制执行明显更严格的限制,可以过滤内核ioctl等。不幸的是,这是以难以使用和难以学习为代价的,因此某些人可能会首选AppArmor。

  • 2022-01-11
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Kubernetes网络和云厂商实践浅析

Kubernetes 是一个可移植的、可扩展的开源平台,用于管理容器化的工作负载和服务,可促进声明式配置和自动化。Kubernetes 源于希腊语,意为 "舵手" 或 "飞行员",Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目,Kubernetes 建立在 Google 在大规模运行生产工作负载方面拥有十几年的经验的基础上(Brog系统),结合了社区中最好的想法和实践。

  • 2022-01-11
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Kubernetes集群网络从懵圈到熟悉

一个Linux容器的网络栈是被隔离在它自己的Network Namespace中,Network Namespace包括了:网卡(Network Interface),回环设备(Lookback Device),路由表(Routing Table)和iptables规则,对于服务进程来讲这些就构建了它发起请求和相应的基本环境。

  • 2022-01-11
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计算机网络的核心技术

在 TCP/IP 通信中,网络层的作用是实现终端的点对点通信。IP 协议通过 IP 地址将数据包发送给目的主机,能够让互联网上任何两台主机进行通信。IP 地址可以识别主机和路由器,路由器可以把全世界的网络连接起来。

  • 2022-01-11
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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1ms城市算网创新应用汇编(2025年)

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2025年度重点行业能效“领跑者”企业典型经验与实践案例

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