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产品描述 Leica IPAS20
提供机载传感器数据的直接地理参考 Leica IPAS20 通过严格的卡尔曼滤波器将精确的 GNSS 解决方案与原始 IMU 测量相结合。Leica IPAS20 提供的 IMU 基于光纤、环形激光或干调陀螺仪技术。每种 IMU 类型都以高数据速率（从 200Hz 到 500Hz）测量精确的速度增量和角度增量。Leica IPAS20 将 IMU 测量的出色短期精度与 GPS 解决方案的长期稳定性相结合，在整个任务期间产生高度精确的位置、速度和方向。卡尔曼滤波器将同时估计来自加速度计和陀螺仪的误差。Leica IPAS20 还可以估计 GNSS 天线和传感器参考中心之间的杠杆臂。估计的实时解决方案（包括位置、速度和滚动、俯仰和航向）可用于飞行管理，也可用于控制其他传感器。滚动、俯仰和航向可以作为稳定支架（如 Leica PAV30）的数字信号输出，以提高支架的精度。或者，它们可以作为模拟信号输出以控制其他传感器功能，例如 Leica ALS50 激光扫描仪的滚动补偿。灵活且可扩展的机载系统 Leica IPAS20 系统由 Leica IPAS20 控制单元和集成的 GNSS 接收板、GNSS 天线、IMU 和软件组成。该系统专为所有类型的机载传感器而设计：
融合算法启用的电动汽车电池的电荷估计，考虑到极端温度
使用扩展的Kalman滤波器（EKF）来估计锂离子电池（LIBS）的电荷状态（SOC），系统的噪声协方差矩阵和能量收集器的观察声音大多是随机给出的，这使得无法优化噪声问题。这会导致SOC估计的准确性和稳定性较低。为解决这些问题，提出了一种基于长期短期记忆 - 自适应的无知的卡尔曼滤波器（LSTM – AUKF）融合的方法来提高估计Libs Soc的准确性和稳定性。首先，从混合脉冲功率表征（HPPC）实验数据中鉴定出Thevenin模型的离线参数。然后，为电源LIB构建了SOC估计窗口的LSTM结构，并且电池SOC训练网络是通过电池电流，电压，温度和历史数据实时预测的。最后，设计了估计权力液体SOC的AUKF算法，然后提出了融合策略。实验验证表明，用于估计研究窗口中LSTM -AUKF混合动力锂电池的均方根平方误差（RMSE），最大（最大）和平均绝对误差（MAE）分别为1.13、1.74和0.39％。与窗口LSTM网络相比，融合算法提高了SOC估计功率LIB的准确性和稳定性。
g-th WL无线电池管理系统
自己的在线参数IDENɵFIFICA，充电的自我处理，没有跳跃，这使所有工作condiɵ子的SOC错误不超过5％，因此改善了baʃeryuɵlizaɵonraɵo和操作。请参阅各种算法的优点，例如KalmanFulter，Mulɵ-Dimension- Al，模糊网络神经和开路电压方法。提供高准确性的socsocɵmaɵon，将传统的BMS的SOC准确性从±20％提高到±5％。
电池电量电路电压曲线的实时状态电池状态估计
摘要 - 基于等效电路模型（ECM）估计开路电压（OCV）的所有电荷状态（SOC）估计算法，并使用SOC-OCV非线性关系将其转换为SOC。这些算法需要识别ECM参数和非线性SOC-OCV关系。在文献中，提出了各种技术来同时识别ECM参数。然而，SOC-OCV关系的同时同时鉴定仍然具有挑战性。本文提出了一种构建SOC-OCV关系的新技术，最终将其转换为单个参数估计问题。使用拟议的参数估计和SOC-OCV构建技术实施了Kalman过滤器，以估算电池中的SOC和相关状态。在数值模拟中，该算法证明它准确地估计了电池模型参数，并且SOC估计误差仍低于2％。我们还通过电池实验验证了所提出的算法。实验结果表明，SOC估计的误差保持在2.5％以内。
CheetahNAV 数据表 - 惯性实验室
这款多功能战术导航系统利用实时移动地图技术，持续为驾驶员和机组人员提供准确的态势感知信息。CheetahNAV 具有用户友好的图形导航功能，结合惯性和卫星位置信息，可在预设航点之间准确导航至目的地。CheetahNAV 使用先进的惯性导航系统 (INS)，该系统由加速度计和陀螺仪等多种辅助设备组成，使用先进的卡尔曼滤波器算法提供平台的准确位置、速度、航向、俯仰和横滚。
使用MM-Wave Radar在车辆中监视生命体征...
近年来，雷达传感器和机器学习的结合改变了生命体征监测，尤其是在医疗保健和汽车行业。本研究使用车辆中的MMWave雷达技术来监视生命体征，这解决了诸如驾驶员疲倦之类的问题。与机器学习集成时，该技术在诸如患者护理设施和车辆舱的设置中提供了非侵入性，保护隐私的生理监测解决方案，同时仍在苛刻的环境中有效地执行。机器学习通过处理大量传感器数据来提高基于雷达的监视的准确性，但是在诸如车辆之类的嘈杂情况下保持精确度很难。本研究通过正确监视驾驶员和乘客来解决这些问题（Ahmed＆Cho，2024）。本演示文稿讨论了硬件限制，实施的解决方案以及与生命体征获取有关的当前软件问题。诸如高斯噪声添加和生成对抗网络（GAN）之类的技术可以提高收集的数据集的准确性和可靠性。自动编码器比Kalman过滤器（例如Kalman过滤器）优选，因为它们可以有效地解决非线性问题并消除噪音和背景。机器学习方法，例如卷积神经网络（CNN）和自校准的长期短期记忆（LSTM），在各种环境条件下对特征提取更有效（Zheng等，2021）。关键字生命体征监视 - MM波雷达 - 机器学习参考Ahmed，S。，＆Cho，S。H.（2024）。传统的自回旋模型对噪声敏感，因此，建议使用诸如时间卷积网络（TCN）之类的机器学习方法来进行信号处理，实时生命体征记录以及无连接传感器而重建心率变异性。研究团队利用了雷达和图形处理机（例如雷森·纳米（Jetson Nano））等尖端硬件解决方案（例如雷森·纳米（Jetson Nano））来应对实时机器学习的挑战（Zhang等，2022）。医疗保健雷达的机器学习：人类生命体征测量和活动识别的最新进展。IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269
使用带有卡尔曼滤波器的周期性干扰观察器进行 EEG 监测......
摘要：运动想象 (MI) 具有频率特异性特征，是基于脑电图 (EEG) 的脑机接口识别操作员意图的范例之一。从理论上讲，在传统方法中很难在不产生很大延迟的情况下提取频率特异性特征。在本文中，我们尝试使用带有卡尔曼滤波器的周期性扰动观测器快速检测 alpha 和 beta 波段幅度。对原始 EEG 信号的响应表明，周期性扰动观测器可以比带通滤波器更快地提取 MI 的特征。
利用量子算法重建粒子轨迹
摘要：准确确定粒子径迹重建参数将成为高亮度大型强子对撞机 (HL-LHC) 实验面临的主要挑战。HL-LHC 同时发生的碰撞数量预计会增加，探测器占用率也会随之提高，这将使径迹重建算法对时间和计算资源的要求极高。命中次数的增加将增加径迹重建算法的复杂性。此外，由于探测器的分辨率有限以及命中的物理“接近度”，将命中分配给粒子径迹的模糊性也会增加。因此，带电粒子径迹的重建将成为正确解释 HL-LHC 数据的主要挑战。目前使用的大多数方法都基于卡尔曼滤波器，这些滤波器被证明是稳健的，并提供良好的物理性能。但是，它们的扩展性预计会比二次方差。设计一种能够在命中级别减少组合背景的算法，将为卡尔曼滤波器提供更“干净”的初始种子，从而大大减少总处理时间。量子计算机的显着特征之一是能够同时评估大量状态，使其成为在大型参数空间中进行搜索的理想工具。事实上，不同的研发计划正在探索量子跟踪算法如何利用这些功能。在本文中，我们介绍了我们在实现基于量子的轨迹查找算法方面的工作，该算法旨在减少初始播种阶段的组合背景。我们使用为 kaggle TrackML 挑战设计的公开数据集。
![arXiv:2003.08126v1 [quant-ph] 2020 年 3 月 18 日](/simg/c\c6d01874017c7d6f6947dc0a7a998c392e725488.webp)
arXiv:2003.08126v1 [quant-ph] 2020 年 3 月 18 日
摘要：准确确定粒子径迹重建参数将成为高亮度大型强子对撞机 (HL-LHC) 实验面临的主要挑战。HL-LHC 同时发生的碰撞数量预计会增加，探测器占用率也会随之提高，这将使径迹重建算法对时间和计算资源的要求变得极为苛刻。撞击数量的增加将增加径迹重建算法的复杂性。此外，由于探测器的分辨率有限以及撞击的物理“接近度”，将撞击分配给粒子径迹的模糊性也会增加。因此，带电粒子径迹的重建将成为正确解释 HL-LHC 数据的主要挑战。目前使用的大多数方法都基于卡尔曼滤波器，这些滤波器被证明是稳健的，并能提供良好的物理性能。然而，它们的扩展性预计会比二次方差。设计一种能够在命中级别减少组合背景的算法，将为卡尔曼滤波器提供更“干净”的初始种子，从而大大减少总处理时间。量子计算机的显着特征之一是能够同时评估大量状态，使其成为在大型参数空间中进行搜索的理想工具。事实上，不同的研发计划正在探索量子跟踪算法如何利用这些功能。在本文中，我们介绍了我们在实现基于量子的轨迹查找算法方面的工作，该算法旨在减少初始播种阶段的组合背景。我们使用为 kaggle TrackML 挑战设计的公开数据集。
M.Sc.物理课程内容 附件i
数据的统计分析：随机变量；概率和概率分布的原则；假设检验的基本概念；平均值的标准误差；置信区间；曲线拟合；精确测试拟合优度；功率分析；卡方测试拟合优度； G-Test拟合优度；卡方独立性测试；独立的G检验；学生的t检验用于一个样本；学生的t检验，用于两个样本；配对t检验； Wilcoxon签名式测试；相关和线性回归；斯皮尔曼的等级相关；多重回归；卡尔曼过滤器；这些统计测试的动手python培训