扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种常见的非线性状态估计方法。它使用泰勒展开线性化系统并更新状态估计与协方差。为了在EKF中引入神经网络训练，我们需要理解如何结合两者的特征。这里有几个方向可以考虑：1. **用于建模非线性系统的神经网络**：神经网络可以用于学习系统的动态模型，即状态转移函数和观测函数。在扩展卡尔曼滤波中，这些函数的精确性至关重要，使用神经网络来训练这些函数可以改善对复杂非线性系统的描述

2. **双向门控循环单元网络（BiGRU）**：BiGRU是一种循环神经网络，它具有双向性和门控机制，能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。在时间序列预测中，注意力机制可以帮助模型聚焦于序列中具有更高权重的时间步，提高预测的准确性。1. **卷积神经网络（CNN）**：CNN在时间序列预测中可以有效地捕获数据的局部模式和特征，通过卷积操作可以提取输入序列的空间信息。2. CNN提取的特征序列被

通过结合IMU和GPS数据，并利用卡尔曼滤波器进行数据融合，可以构建出高精度、高稳定性的姿态和位置参考系统。这一技术在多个领域具有重要的应用价值，并随着传感器技术和数据融合算法的不断发展而不断完善。📚2 运行结果部分代码：%GPS% IMUGPS_dataIMU_dataopt = 0;fIMU = 100;

高频电流互感器（HFCT）非常适合用作传感器，用于测量电力电缆上的瞬态电流信号，如局部放电（PD）。如果HFCT设计得当且其测量带宽与待测信号的带宽相匹配，则可实现高灵敏度。然而，针对特定测量带宽优化HFCT设计是一项挑战性任务，因为多种设计参数都会影响其传输函数。此外，关于HFCT设计与最终灵敏度/带宽之间关系的有益文献很少。为了提供指导并填补这一研究空白，本文旨在提供HFCT开发所需的所有信息

摘要本文提出了一种基于神经网络的（NN-based）数据驱动迭代学习控制（ILC）算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出（SISO）离散时间系统的跟踪问题。控制目标是使系统的输出在每次迭代过程中跟踪参考轨迹。因此，在每次迭代过程的每个相对时间点上，使用广义回归神经网络（GRNN）作为估计器来解决系统的关键参数，并使用径向基函数神经网络（RBFNN）作为控制器来解决控制输入。

近年来，深度学习在多个领域取得了显著的成果，其中卷积神经网络（CNN）和门控循环单元网络（GRU）是两种常用的神经网络结构。同时，注意力机制作为一种重要的机制，已经被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和时间序列预测等领域。本研究旨在结合CNN和GRU网络，并引入注意力机制，对多变量时间序列数据进行回归预测。首先，我们使用CNN网络对时间序列数据进行特征提取，利用卷积操作捕捉数据中的局部特征。然后，

本文研究了离散时间非线性多智能体系统在切换通信拓扑下的共识问题，并采用模型预测控制（MPC）方法进行求解。对于遵循马尔可夫切换规律的系统，现有的MPC解决方案难以基于模型预测获得可靠的优化结果。为此，我们提出了一种新的基于神经网络的算法，通过实时近似和最小化MPC的成本函数，降低通信不足带来的影响。通过不同应用和场景的仿真验证了所提方法的有效性。

本文使用MATLAB的场景生成器工具箱，通过合成雷达和视觉观察创建一个简单的高速公路驾驶场景。扩展卡尔曼滤波器已被实现以将车辆的状态传播到未来。将投影状态值与当前测量值进行比较以执行跟踪。

灰狼算法是一种受狼群捕食行为启发的群智能优化算法，由澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili等人于2014年提出。该算法通过模拟狼群的社会等级分层、跟踪、包围和攻击猎物的行为，来寻找问题的最优解。GWO算法具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点，已被成功应用于车间调度、参数优化、图像分类等多个领域。BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种基于反向传播

目标检测Pd Pfa，CA-CFAR研究是雷达信号处理中至关重要的一个方面，因为它有助于确定雷达系统在检测和分类目标时的准确性和可靠性。评估目标检测性能的一个常用指标是在给定虚警率（Pfa）下的检测概率（Pd）。在常犯虚警率（CFAR）雷达信号处理中，细胞平均（CA-CFAR）算法是一种常用的在杂波环境中检测目标的方法。CA-CFAR算法根据邻近细胞信号水平的平均值计算阈值，然后将待测细胞的信号水