kalman simulink 仿真 卡尔曼滤波器的递归过程： 1) 估计时刻k 的状态： X(k) = A*X(k-1) + B*u(k) 这里, u(k) 是系统输入 2) 计算误差相关矩阵P, 度量估计值的精确程度： P(k) = A*P(k-1)*A’+ Q 这里, Q = E{ Wj^2 } 是系统噪声的协方差阵，即系统框图中的Wj的协方差阵, Q 应该是不断变化的，为了简化，当作一个常数矩阵。 3) 计算卡尔曼增益, 以下略去 (k), 即 P = P(k), X = X(k)： K = P C’ (C * P * C’ + R) -1 这里 R = E{ Vj^2 }, 是测量噪声的协方差(阵), 即系统框图中的 Vj 的协方差, 为了简化，也当作一个常数矩阵。由于我们的系统一般是单输入单输出，所以 R是一个 1x1的矩阵，即一个常数，上面的公式可以简化为: K = P C’ / (C P * C’ + R) 4) 状态变量反馈的误差量： e = Z(k) – C*X(k) 这里的 Z(k) 是带噪声的测量量 5) 更新误差相关矩阵P P = P – K * C * P 6) 更新状态变量： X =X + K*e = X + K* (Z(k) – C*X(k)) 7) 最后的输出： Y = C*X

卡尔曼滤波matlab代码样例 %Z=[(1:100);];%观测值 Z=ones(100,2); for j=1:100 Z(j,2)=1; Z(j,1)=j; end mu=[0,1];%数学期望 sigma=[0.5 0;0 0.1];%协方差矩阵 noise=mvnrnd(mu,sigma,100)%生成100个样本

运动目标送二维跟踪kalman滤波，包括初始已知和初始值未知的两种情况，以及实验报告说明

本文考虑了具有任意随机延迟的网络跟踪系统的通用延迟卡尔曼滤波器的设计。 首先，给出了传统卡尔曼滤波器（WSFKF）的等效加权求和形式，以提供一种新颖的帧来更有效地解决延迟滤波或失序测量（OOSM）估计。 实际上，这种形式充分利用了离线参数计算的特性，用于卡尔曼滤波器以及初始状态估计值和有序测量值的加权和，它们分别来自线性时不变（LTI）系统和线性最小均方误差（LMMSE）估算器。 其次，在时延测量和自适应在线加权系数矩阵的创新基础上，结合全局测量预测的替换和补偿运算，设计了一种适用于任意随机时延的新型时延卡尔曼滤波器。 与目前的延迟滤波器或OOSMs更新方法相比，该延迟估计器不仅算法结构更简洁，估计精度更高，而且应用范围更广。 通过实例验证了本文提出的时延估计器的有效性。

内含kalman滤波算法的详细推导。Kalman滤波器是一种线性的离散时间有限维系统。Kalman滤波器的估计性能是：它使滤波后的状态估计误差的相关矩阵P(n)的迹最小化。这意味着，kalman滤波器是状态向量x(n)的线性最小差估计。

kalman_filter 概述 kalman_filter ROS软件包为几种类型的卡尔曼滤波器提供了C ++库，可用于状态估计： 卡尔曼滤波器（KF）：用于具有加性噪声的线性系统 无味卡尔曼滤波器（UKF）：用于带有加性噪声的非线性系统 无味卡尔曼滤波器-增强（UKFA）：用于具有非加性噪声的非线性系统 这些库需要用户付出最少的精力来实施。用户使用过滤器必须采取的唯一步骤是： 提供状态转换和观察模型 设置过程协方差（Q）和观察协方差（R） 将观察结果传递到过滤器中 过滤器将在内部处理所有其他计算/算法。 该库的主要功能包括： 极其容易实现和使用 很高的存储/计算效率 优雅地处理具有不同数据速率的观察者（例如5Hz GPS和200Hz IMU） 有关如何使用软件包中的各种过滤器的信息，请参见软件包。 目录 ：从源代码安装软件包的说明。 ：有关使用各种过滤器的说明，包括常见提示。 1：安

移动目标识别与跟踪，在视频监控、人机交互、智能交通、军事应用等领域具有重大应用价值。本文针对当前目标识别与跟踪领域普遍存在的处理速度较慢、实时性不足等问题，提出了一种基于Apriltags识别的改进算法，对移动目标进行局部搜索，并结合Kalman滤波器实时估计目标下一时刻在图像中的位置，大幅提升了算法处理速度和跟踪性能。本算法在大疆M100四旋翼无人机平台上，搭载Manifold机载计算机完成了实验测试。实验证明，算法鲁棒性强、稳定性好，成功实现了无人机对快速移动目标的识别与稳定跟踪。

本书紧密结合了卡尔曼滤波理论在导航、制导与控制领域的应用。

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英文对Kalman 滤波算法进行了综述 ppt格式 分别对线性和非线性卡尔曼滤波进行了介绍