【状态估计】【卡尔曼-加权最小二乘(KEWLS)和KEWLS-KF(KKF)】采用低维线性卡尔曼滤波器将单个传感器测量外推预测到单个估计瞬间，用于WLS多点定位方法的新方法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

三、创新点与应用前景

3.1 核心创新

1. 低维 KF 外推机制：针对单个传感器设计 2~3 维 KF，实现异步测量的时间对齐，避免高维滤波的计算负担，兼顾实时性与精度；

1. KEWLS 非线性融合：将 KF 生成的虚拟测量值代入迭代 WLS，解决传统 WLS 对异步噪声敏感的问题，尤其适用于传感器数量较少的场景；

1. KKF 闭环跟踪架构：在 KEWLS 基础上增加闭环 KF 更新，实现动态目标的连续跟踪，提升对运动状态变化的适应性。

3.2 应用场景

1. 室内无线定位（如 UWB 定位）：解决 UWB 传感器时钟异步与多径噪声问题，定位精度可从 0.5m 提升至 0.1~0.2m，满足机器人导航需求；

1. 雷达目标监测：针对分布式雷达的异步测量，通过 KEWLS 实现多雷达数据融合，目标定位误差降低 50% 以上；

1. 无人机编队导航：无人机间通过低功耗传感器（如超声波）测量相对距离，KKF 可实现编队成员的实时位置估计，跟踪误差 < 0.3m。

四、工程实现建议

1. KF 参数整定：过程噪声协方差需根据目标运动速度调整（速度 < 1m/s 时取，速度 > 5m/s 时取）；

1. 迭代收敛判定：IWLS 迭代次数通常设为 3~5 次，当两次迭代的位置误差 <10^{-3} m 时停止，避免过度迭代增加耗时；

1. 传感器故障处理：若某传感器测量噪声（为平均噪声），标记为故障传感器，剔除其虚拟测量值，确保融合鲁棒性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李文军,陈涛.基于卡尔曼滤波器的等效复合控制技术研究[J].光学精密工程, 2006, 14(2).DOI:10.3321/j.issn:1004-924X.2006.02.025.

[2] 张先萌,王建新.卡尔曼滤波器在炮位侦察雷达中的应用[J].南京理工大学学报（自然科学版）, 1987, 000(003):64-72.DOI:CNKI:SUN:NJLG.0.1987-03-009.

[3] 闫小龙,陈国光,白敦卓.自适应卡尔曼滤波器在火箭弹落点估计中的应用(英文)[J].测试科学与仪器:英文版, 2015.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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