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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为了提高模型的精确度,建模分析得到的数据需要经过处理,以进一步消除噪声并降低随机因素的影响。利用卡尔曼滤波器对某石化厂支持向量机模型进行校正,达到了预期效果。仿真实验表明:卡尔曼滤波器在测量数据处理中有明显的去噪效果,在软测量模型校正中应用此方法,可以有效提高模型的精确度和可靠性。

将高斯过程回归融入平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法，本文提出了一种不确定系统模型协方差自适应调节滤波算法．该算法分为学习和估计两部分：学习阶段用高斯过程对训练数据进行学习，得到系统回归模型及噪声协方差；估计阶段由回归模型代替状态方程和观测方程，相应的噪声协方差实时自适应调整．该方法克服了传统方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确限制的问题，仿真结果验证了算法的有效性．

离散卡尔曼滤波器用于去除传感器输出上的噪声

基于卡尔曼滤波算法的室内无线定位系统（室内定位的一种算法），改进了室内定位

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