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

卡尔曼滤波器处理“加速度计数据”,这个技术在陀螺仪中经常需要的，此文档详细讲述了该技术的原理，值得借鉴。

以匀速直线运动为例，设计了基于距离的目标跟踪算法，即状态量为X、Y轴的位置和速度，观测值为物体到观测站的距离，具体实现过程见代码

数据融合matlab代码advanced_kalman_filter 使用扩展卡尔曼滤波器的传感器融合（LIDAR / RADAR） 这是Udacity的自动驾驶汽车纳米学位的第2项/第1项。 目录和文件 src包含代码（在C ++中）。 main.cpp ：连接到模拟器的主要代码，从../data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt读取输入，执行ProcessMeasurement() （请参见下文），并计算和输出均方根误差（估计值（由卡尔曼滤波器计算得出）与地面真实性（数据文件中提供）的RMSE）。 该代码完全由Udacity提供。 FusionEKF.cpp / FusionEKF.h ：使用ProcessMeasurement()方法定义Fusion Extended Kalman Filter类，该类将kalman_filter类的实例，并调用Predict()和Update() / UpdateEKF()方法。 kalman_filter.cpp / kalman_filter.h ：定义FusionEKF::ProcessMe

matlab 均方误差的代码 Kalman filter estimation Email: autuanliu@163.com ！！！本库的所有文件，作者保留一切版权，在未经作者许可，请不要擅自使用或者发表！！！ Docs Notes: 所有的原始数据文件可以使用data目录下的matlab代码生成 本库包含四种自回归模型系数估计的算法 FROLS bi-KF FROKF（暂未发表，但可用, 引用请联系作者） bi-KF-SGD（暂未发表，但可用, 引用请联系作者） 主题 卡尔曼滤波器 自回归模型 系数估计 格兰杰因果 FROLS（Forward-Regression Orthogonal Least Square） FROKF（暂未发表，但可用, 引用请联系作者） SGD 编程语言 Matlab Python FROKF 系数估计 FROKF 效果示意 估计系数的均值比较 估计系数的方差比较 估计系数的误差比较 安装 pip install kalman-estimation 1 Theory 1.1 线性一维系统 1.1.1 系统表示 $$x_k=ax_{k-1}+bu_k+w_

matlab的egde源代码卡尔曼本地化 使用GPS / INS /罗盘的传感器融合通过错误状态卡尔曼滤波器进行MATLAB本地化。 MATLAB代码大量借鉴了Paul D. Groves的著作《 GNSS原理，惯性和多传感器集成导航系统》 ，该代码被标记为他的代码，并获得BSD许可。 请注意：我无法提供测试数据，因为它是使用通用汽车拥有的车辆收集的。 请参考初始化脚本中的注释以获取有关数据格式的说明，并且您应该能够修改自己的数据。 另外，这本书还附有CD-ROM，其中包含他的代码（可正常运行的过滤器）以及用于生成测试数据的系统。

在 Debian 笔记本电脑上为 Microstrain 3DM-GX4-45 和测量记录完成。 查看 Groves 的书（2013 年第 2 版）和 Madgwick 的工作。

（1）状态的一步预测方程： （2）均方误差的一步预测： （3）滤波增益方程（权重）： （4）滤波估计方程（K时刻的最优值）： （5）滤波均方误差更新矩阵（K时刻的最优均方误差）： 1 基于离散系统模型的卡尔曼滤波的基本公式 1.2 带有控制的离散型卡尔曼滤波基本方程 带有控制的离散型卡尔曼滤波基本方程 *

该文件包含用卡尔曼滤波器实现飞行器跟踪的MATLAB程序

基于MATLAB/Simulink的扩展卡尔曼滤波器EKF的锂电池SoC计算。