为了计算历元的轨道要素，在跟踪站收集了大量的测量数据，包括方位角、仰角和距离。 在这里，我使用了 46 组 GEOS3 卫星测量数据进行初始定轨。 首先，卫星状态向量的初始猜测是应用Double-R-Iteration/Gauss方法从三组方位角和仰角计算得到的。 然后，状态向量从纪元传播到第一次测量的时间并更新。 之后，更新的状态向量被传播到下一次测量的时间并再次更新。 这个过程一直持续到最后一次测量的时间。 最后，将上次测量时更新的状态向量传播到 epoch。

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最后更改 新许可证Apache 2.0代替GPLv3 添加了新的参数“批处理大小”-在多个连续帧上同时检测。 它可以在功能强大的GPU上提高处理速度。 适用于Darknet和TensorRT后端，但可能会增加一些延迟 新影片！ 使用YOLO v4进行车速计算（感谢 ） YOLO v4迈向ADAS的第一步 多目标（多个对象）跟踪器 1.可以使用具有不同的detectorType值的功能创建对象检测器： 1.1。 根据背景扣除：内置Vibe（跟踪：: Motion_VIBE），SuBSENSE（跟踪：: Motion_SuBSENSE）和LOBSTER（跟踪：: Motion_LOBSTER）； 来自MOG2（tracking :: Motion_MOG2）； MOG（跟踪:: Motion_MOG），GMG（跟踪:: Motion_GMG），并从CNT（跟踪:: Motion_CNT

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数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目 在这个项目中，我用C ++实现了一种算法来跟踪和预测自行车的位置和速度。 我提供了模拟的激光雷达和雷达测量数据，可检测到一辆在我的车辆周围行驶的自行车。 这种扩展的卡尔曼滤波器（EKF）算法提供了融合来自激光雷达和雷达传感器的测量结果以预测自行车的位置和速度的能力。 模拟器（）和EKF之间的通信是通过EKF端的实现来完成的。 激光雷达测量是红色圆圈，雷达测量是蓝色圆圈，箭头指向观察角度的方向，估计标记是绿色三角形。 为了评估我的EKF模型的性能，我使用了均方根误差（RMSE）来累加我的估计和实地真理之间的残差。 我在数据集1上的最终RMSE为[0.0973，0.0855，0.4513，0.4399]，在数据集2上的最终RMSE为[0.0726，0.0965，0.4216，0.4932]。 扩展卡尔曼滤波器概述：初始化，预测，更新 该项目涉及对扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法进行编程的三个主要步骤： 初始化扩展卡尔曼滤波器变量 在距前一个时间戳的时间步长Δt之后预测自行车的位置 根据传入的新传感器测量值更新自行车现在所在的位置 然后，预测和更新

uwb定位matlab代码使用卡尔曼滤波器进行汽车 UWB 定位 使用 UWB 技术和卡尔曼滤波器为车辆应用建模定位 介绍 该存储库包含一个 MATLAB 文件，用于模拟汽车应用的 UWB 定位。 包含的文件vary_anchors_45m.m运行模型。 型号说明 该模型会围绕车辆创建一条圆形路径，供标签遵循。 车辆显示为矩形。 锚点放置在车辆的外部或内部。 锚点的数量可能会改变。 因为这是一个模拟，测量噪声被添加到每个点的距离。 这个噪声是一个随机的高斯变量，方差为 0.5 m^2。 在最小二乘算法中使用从时间步骤k的标签到每个锚点的测量值。 该模型利用 MATLAB 的非线性最小二乘函数之一来创建估计位置。 这个位置就是卡尔曼滤波器中使用的测量向量。 在卡尔曼滤波器之后，LS 估计和卡尔曼估计与原始路径一起绘制。 RMSE 是针对 LS 和卡尔曼滤波器计算的。 如果脚本运行多次迭代，则 RMSE 是这些迭代的平均值。 计算每个时间步长k的平方误差，并根据标签位置与车辆中心的角度进行绘制。 车辆的前部向右（x 增加）。 变量 在这个模型中可以改变很多东西： 迭代次数。 这是变量ite

扩展卡尔曼滤波器不仅可以从噪声测量中估计非线性动态系统的状态，还可以用于估计非线性系统的参数。 参数估计的一个直接应用是训练人工神经网络。 这个函数和一个嵌入的例子展示了如何做到这一点。

随机游走matlab代码KalmanFilter-RandomWalk-Matlab m 代码为随机游走模型实现卡尔曼滤波器。 卡尔曼滤波器使用随机初始化进行初始化。 所有参数都是可调的。

卡尔曼滤波算法与FPGA实现方法

这个包实现了以下卡尔曼滤波器： 1) 标准卡尔曼滤波器2) 扩展卡尔曼滤波器3) 双卡尔曼滤波器4) 平方根卡尔曼滤波器 该软件包还包含每种过滤器类型的说明性示例，演示它们的实际应用。 在所有 4 种情况下，KF 函数都接受多维系统的输入噪声样本，并根据噪声样本中固有的时变过程/噪声协方差产生真实系统状态的 KF 估计。 指数加权（或未加权）移动平均值用于从噪声测量中估计时变系统协方差。 标准卡尔曼滤波器是最基本的 KF 实现。 它假设一个模型，即噪声测量包含真实系统状态和白噪声。 扩展卡尔曼滤波器是标准卡尔曼滤波器的推广，允许用户指定非线性系统模型，然后在 EKF 执行期间迭代线性化。 双卡尔曼滤波器同时解决两个标准卡尔曼滤波器问题： 1) 将自回归模型拟合到数据并应用卡尔曼滤波器来更新 AR 模型 2）在执行标准KF更新之前，在每次迭代中应用AR模型 平方根卡尔曼滤波器