卡尔曼滤波简介＋算法实现代码.doc

卡尔曼滤波算法.doc

卡尔曼滤波器可以被解释为一种最小化最小均方误差的反馈方法。 它可用于解决非线性最小二乘优化问题。 该函数提供了一种使用无迹卡尔曼滤波器解决非线性最小二乘优化问题的方法。 包括三个示例：一般优化问题、求解由神经网络模型表示的一组非线性方程的问题和神经网络训练问题。 该函数需要无迹卡尔曼滤波函数，可从以下链接下载： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=18217&objectType=FILE

基于线性和非线性回归的最大熵扩展卡尔曼滤波

针对在目标跟踪系统中通常使用量测转换方法将球面坐标系下的量测量转换到笛卡尔坐标系下, 传统量测转换方法在互距离测量误差增大时跟踪性能有所下降的问题, 提出一种基于卡尔曼滤波预测的无偏量测转换方法. 采用无偏量测转换方法变换量测量, 基于卡尔曼滤波预测值, 结合无迹变换算法估计转换量测方差. 仿真结果表明, 所提出的转换量测卡尔曼滤波算法较现有方法具有更高的跟踪精度和可信度.

卡尔曼滤波在雷达目标跟踪中的应用 matlab程序

卡尔曼滤波原理及应用MATLAB仿真

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matlab代码循环运行## Kalman滤波器端口###基于Matlab的代码的移植，用于将Quadrotor的状态估计到C ++ / ROS框架。 （UKF / EKF）。 两种Kalman滤波器实现的状态向量均为14维：#### [位置，速度，方向，imu加速度计偏差，侧倾/俯仰偏差] ####实现使用Boost 1.49，C ++ 11 / STL和ROS Hyrdo ######信息卡尔曼滤波器是一种最佳估计器。 如果可以将系统和观测值的噪声建模为高斯模型，则卡尔曼滤波器可将估计值的均方误差降至最低。 此外，该过滤器是递归的，因此可以在新数据可用时提供状态估计。 如果您有一个很好的估计，那么将滤波器与增益学习的预处理步骤结合使用可以实现一个可靠的系统。 该项目的目的是使用带有IMU和单个摄像机作为系统输入的扩展卡尔曼滤波器或无味卡尔曼滤波器驾驶四旋翼飞行器。 一旦开发出良好的状态估计器，它将与PD控制器结合使用，PD控制器将使用位置和速度估计来计算到达所需位置所需的推力和力矩。 nanoplus四旋翼有一个机载姿态控制器，其运行频率高于位置和速度控制器。 这意味着定向估计将仅

飞思卡尔智能车的卡尔曼滤波的应用，本人是第十一届智能车竞赛的电磁平衡组别，应用此算法

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