超级经典的线性滤波入门书籍 北航著名张有为著 对初学者来说有手把手的赶脚

项目中包括锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF)，使用了两种方式实现： Simulinks(EKF only) 脚本(包含EKF和UKF)

煤矿工作环境复杂,对采煤机的精确定位难度较大。传统的惯导定位器定位时误差较大,且随着时间积累无法消除,影响定位精度。利用卡尔曼滤波算法对惯导定位器获得的数据进行处理,通过不断修正系统设定状态参数与实际状态参数之间的误差,实现对采煤机的精确定位。分析扩展卡尔曼算法的特点和优势,并将其应用到惯导定位器中,对采煤机进行仿真实验,对比滤波前后的系统定位精度,滤波后误差消除效果明显,值得进一步研究。

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卡尔曼滤波，很好的控制类资料，碰到了滤波肯定要先想到卡尔曼啊.。。

matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器项目启动代码 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 写上去 该项目描述了恒定转速和速度幅度模型 (CTRV) 和无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 的应用。 这个项目是用 C++ 编写的。 对于给定的激光雷达测量数据，RMSE 返回 [0.0771442 0.0852696 0.387216 0.250489]。 下图显示了 UKF 状态估计与地面实况及其归一化创新平方 (NIS) 计算相比的结果： 依赖关系 cmake >= v3.5 制作 >= v4.1 gcc/g++ >= v5.4 基本构建说明 克隆这个 repo。 创建一个构建目录： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 运行它： ./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“data/”中找到一些示例输入。 例如。 ./UnscentedKF ../data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt 编辑器设置 我们有意将编辑器配置

基于变分贝叶斯期望最大化（VBEM,variational Bayes expectation maximization）算法和Turbo原理，提 出了时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法。设计的软入软出空时检测器在采用 列表球形译码避免穷尽搜索的同时，考虑了信道估计误差方差矩阵的影响;利用空时检测获得的发送信号后验概率 分布估计，推出了新的Kalman前向后向递归信道估计器。仿真结果表明，在时变多径信道条件下，提出的算法 比传统EM算法和面向判决算法更加具有顽健性。

kalman filter 公式推导过程笔记；英文；BLUE:best&linear&unbiased&estimate.

【老生谈算法】卡尔曼滤波器matlab.doc