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World File Search System卡尔曼滤波
基于分布式卡尔曼滤波器的分布式计算解决方案，用于基于 WSN 的水管道监测中的泄漏检测
摘要：无线传感器网络 (WSN) 应用更倾向于本地计算和更少通信，这有助于解决大多数集中式 WSN 应用的高功耗和性能问题。在本研究中，我们提出了一种完全分布式的解决方案，其中仅通过传感器节点与其近邻节点之间的本地协作来检测供水网络中的泄漏，而无需通过几跳到集中式融合中心进行长距离传输。一种完整的方法包括设计、仿真和物理测量，展示了如何通过分布式卡尔曼滤波器实现分布式计算来提高泄漏检测的准确性，并介绍了功耗。物理实现的结果表明，分布式数据融合提高了泄漏检测的准确性，同时保持了 WSN 的使用寿命。
使用自调节优化卡尔曼滤波器对时变脑网络进行建模
脑网络是复杂的动态系统，其中不同区域之间的定向相互作用在感觉、认知和运动过程的亚秒级尺度上发展。然而，由于神经信号及其未知噪声成分的高度非平稳性质，动态脑网络建模仍然是当代神经科学的主要挑战之一。在这里，我们提出了一种基于卡尔曼滤波器创新公式的新算法，该算法经过优化，可在未知噪声条件下跟踪快速发展的定向功能连接模式。自调节优化卡尔曼滤波器 (STOK) 是一种新型自适应滤波器，它嵌入自调节记忆衰减和递归正则化，以确保高网络跟踪精度、时间精度和对噪声的鲁棒性。为了验证所提出的算法，我们在现实替代网络和真实脑电图 (EEG) 数据中与经典卡尔曼滤波器进行了广泛的比较。在模拟和真实数据中，我们都表明 STOK 滤波器估计定向连接的时间频率模式具有显著优越的性能。STOK 滤波器的优势在真实 EEG 数据中更加明显，其中该算法从大鼠的颅脑 EEG 记录和人类视觉诱发电位中恢复了动态连接的潜在结构，与已知生理学高度一致。这些结果确立了 STOK 滤波器是模拟生物系统中动态网络结构的强大工具，有可能对大脑功能产生的网络状态的快速演变产生新的见解。
使用区域时空卡尔曼滤波器对深部脑活动进行源成像
a 基尔大学医学心理学和医学社会学系，德国基尔 D-24113。b 基尔大学实验与应用物理研究所，德国基尔 24098。c 基尔大学神经儿科系，德国基尔 D-24098。d 明斯特大学生物磁学和生物信号分析研究所，德国明斯特 D-48149。e 基尔大学工程学院数字信号处理和系统理论组，德国基尔 D-24143。f 伯特利福音医院儿童和青少年精神病学和心理治疗系，德国比勒费尔德 33617。
使用大脑变形的地图集和限制的卡尔曼滤波器
摘要 - 基于术前图像的术语脑移位降低了神经元研究系统的准确性。在本文中，可以通过计算脑移位的估计来解决此问题，该估计可用于更新术前的大脑图像。因此，可以提高导航的精度。在这方面，使用大脑变形和受约束的卡尔曼过滤器（ACKF）提出了一种脑移位估计方法。另外，当风险函数是估计误差方差时，获得的ACKF估计是最佳无偏见的最小值估计。此外，在ACKF和两种现有方法（即受约束的卡尔曼滤波器（CKF）和基于地图集的方法）之间进行了比较。比较表明，ACKF会导致更准确的估计，并且需要更少的计算时间。最后，通过模拟说明了提出的ACKF方法对CKF和基于ATLAS的方法的至高无上。
使用扩展卡尔曼滤波器对声呐浮标进行主动对象跟踪
使用扩展卡尔曼滤波器对声纳浮标进行主动物体跟踪 1 Ch.Lakshmi Sravya、2 G.Mahesh、3 S.Koteswara Rao、4 B.Omkar Lakshmi Jagan 1,2,3 电子与计算机工程系、4 电子与电气工程系，K L 大学，贡土尔，印度 1 lakshmi.sravi7@gmail.com、2 mahesh88088@gmail.com、3 skrao@kluniversity.in、4 lakshmijagan@kluniversity.in 摘要：在水下，声纳浮标接收物体信息。声纳浮标生成物体距离和方位测量值。扩展卡尔曼滤波器用于处理噪声破坏的测量值，以生成物体运动参数 (OMP)。OMP通过超高频链路与飞机进行进一步处理。给出了模拟结果。关键词-全球定位系统、声纳浮标、物体运动分析、随机处理、统计随机处理
使用扩展卡尔曼滤波器对声呐浮标进行主动物体跟踪
使用扩展卡尔曼滤波器对声纳浮标进行主动物体跟踪 1 Ch.Lakshmi Sravya、2 G.Mahesh、3 S.Koteswara Rao、4 B.Omkar Lakshmi Jagan 1,2,3 电子与计算机工程系、4 电子与电气工程系，K L 大学，贡土尔，印度 1 lakshmi.sravi7@gmail.com、2 mahesh88088@gmail.com、3 skrao@kluniversity.in、4 lakshmijagan@kluniversity.in 摘要：在水下，声纳浮标接收物体信息。声纳浮标生成物体距离和方位测量值。扩展卡尔曼滤波器用于处理噪声破坏的测量值，以生成物体运动参数 (OMP)。OMP通过超高频链路与飞机进行进一步处理。给出了模拟结果。关键词-全球定位系统、声纳浮标、物体运动分析、随机处理、统计随机处理
IBM TrueNorth 中的神经形态卡尔曼滤波器实现
摘要。随着后摩尔定律计算领域的出现，新的架构不断涌现。借助 IBM 的 TrueNorth 等复合、数百万连接的神经形态芯片，神经工程现在已成为这种新型计算范式中的可行技术。高能物理实验正在不断探索新的计算和数据处理方法，包括神经形态，以支持该领域日益增长的挑战并为未来的商品计算趋势做好准备。这项工作详细介绍了 IBM 的神经形态架构 TrueNorth 中用于并行和串行脉冲序列的卡尔曼滤波器实现的第一个实例。在多个模拟系统上测试了实现，并根据等效非脉冲卡尔曼滤波器评估了其性能。在改变权重和阈值寄存器的大小、用于编码状态的脉冲数量、用于空间编码的神经元块的大小以及神经元电位重置方案的同时，探索了实现的极限。
