分享一個新興又活躍的方向：LSTM+卡爾曼濾波。核心思想是結合兩者各自優勢（LSTM的時序建模能力+卡爾曼濾波的動態狀態估計），以提高系統的效能和準確性，非常適用於多種時間序列預測和狀態估計任務。
這方向屬於深度學習與傳統濾波演算法的交叉領域，目前處於技術上升期，在自動駕駛、無人機跟蹤、感測器融合等領域都有很大需求，論文發表潛力高，且容易結合具體場景提出創新方案。
這邊推薦從引數自適應、噪聲建模、多感測器融合等入手做創新，未來也可考慮模型可解釋、訓練資料需求、引數耦合問題…如果需要參考，可以看我整理的12篇LSTM+卡爾曼濾波前沿論文，無償分享，覺得有用點個贊支援一下~
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Performance enhancement of diffuse fluorescence tomography based on an extended Kalman filtering-long short term memory neural network correction model
方法：本文提出了一種結合半迭代擴充套件卡爾曼濾波（SEKF）和長短期記憶網路（LSTM）的後處理演算法，以改善漫射熒光斷層成像（DFT）的影像重建質量和速度，透過數值模擬、人體模型和體內實驗驗證其效能。
創新點：
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結合半迭代擴充套件卡爾曼濾波（SEKF）與長短期記憶（LSTM）神經網路的後處理演算法，顯著提高了漫射熒光層析成像（DFT）重建的影像質量和成像速度。 -
SEKF-LSTM演算法在體內實驗中實現了最高的對比噪聲比（CNR）和最接近真實值的半高全寬（FWHM），這表明其具備最佳的抗噪能力和高空間解析度。
An end-cloud collaboration approach for state-ofhealth estimation of lithium-ion batteries based on biLSTM with collaboration of multi-feature and attention mechanism
方法：文章介紹了一種基於端雲協作的鋰離子電池健康狀態估計方法，其中涉及到了雙向長短期記憶網路（Bi-LSTM）和擴充套件卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）的結合。在NASA資料集上的實驗證明了其高精度和即時監測潛力。
創新點：
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透過整合獨立成分分析（ICA）和差分熱伏安法（DTV），從電池老化過程中提取出與電池衰退高度相關的特徵。這些特徵的提取和使用增強了輸入資料的穩健性和資訊量。 -
提出了端雲協作的架構，透過在端側實施快速經驗模型和在雲側部署高精度深度學習模型，實現了即時性和高精度的平衡。
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A Noise Suppression of LSTM algorithm combined with Kalman filter for Agriculture Automation
方法：論文提出了一種結合LSTM和卡爾曼濾波器的新型噪聲抑制演算法（LSTM-KF），用於農業自動化中的資料流噪聲過濾。透過結合兩者的優勢，顯著降低了均方誤差（MSE），從而在大規模水產養殖自動化系統中實現了更高效、更精準的噪聲抑制。
創新點：
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提出了結合 LSTM 和 Kalman 濾波器的 LSTM-KF 模型，用於農業感測器的噪聲抑制。 -
引入了一種新的基於 LSTM 的自適應濾波方法，透過從權重序列直接學習權重變化，調節傳統濾波方案生成的權重。 -
開發了基於物聯網的下一代水培自動化系統，結合農業感測器、執行器、無線模組和資料管理，以最大限度地提高可持續食品生產效率並降低成本。
Deep Learning Based Kalman Filter for GNSS/INS Integration: Neural Network Architecture and Feature Selection
方法：論文提出了一種基於深度學習全球導航衛星系統和慣性導航系統整合演算法，透過將DNN嵌入到擴充套件卡爾曼濾波的流程中，利用CNN提取空間資訊，以及LSTM捕捉時間序列的動態特性，從而學習系統中的複雜非線性動態、測量噪聲和慣性測量單元（IMU）誤差。
創新點：
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提出了一種創新性的演算法，將深度學習（DL）與擴充套件狀態卡爾曼濾波器（ES-EKF）結合起來。 -
為了更好地捕捉空間和時間依賴性，作者在深度神經網路的架構中引入了CNN和LSTM。 -
DL與ES-EKF的結合不僅提升了精度，還在計算效率上表現出色，符合即時應用的要求。
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