无迹卡尔曼滤波UKF实现2D目标跟踪 算法：标准的无迹卡尔曼滤波 仿真场景：二维目标，CV模型 传感器类型：主动雷达 MATLAB仿真仿真实现; 蒙特卡洛仿真实验， 仿真结果：二维跟踪轨迹，各维度跟踪轨迹，估计均方误差RMSE，位置RMSE,速度RMSE（结果图压缩文件都有）。 仿真参数设置：见下面链接的里面又给 仿真结果可以先看下面链接博客，代码肯定能运行且有结果，可开发性强， 如果有问题可联系WX:ZB823618313 对应的仿真模型及参数设置见无迹卡尔曼滤波 对应的理论分析和参数设置，见博文《无迹卡尔曼滤波UKF—目标跟踪中的应用(仿真部分)》https://blog.csdn.net/weixin_44044161/article/details/115390660

无迹卡尔曼滤波UKF实现三维3D目标跟踪 本人长期在CSDN，有技术问题可以联系博主，必会 算法：标准的无迹卡尔曼滤波，可以参见《目标跟踪前沿理论与应用》 仿真场景：CV模型,三维目标， 传感器类型：主动雷达 MATLAB仿真仿真实现; 蒙特卡洛仿真实验， 仿真结果：三维跟踪轨迹，各维度跟踪轨迹，估计均方误差RMSE，位置RMSE,速度RMSE（结果图压缩文件都有）。 仿真参数设置：见下面链接的里面又给 仿真结果可以先看下面链接博客，代码肯定能运行且有结果，可开发性强， 如果有问题可联系WX:ZB823618313 对应的仿真模型及参数设置见扩展卡尔曼滤波 对应的理论分析和参数设置，见博文《无迹卡尔曼滤波UKF在目标跟踪中的应用—仿真部分》https://blog.csdn.net/weixin_44044161/article/details/115390660

针对多站纯方位目标跟踪与定位问题,给出了一种基于一致性的分布式无迹卡尔曼滤波算法(CDUKF,Consensus-based Dis-tributed Unscented Kalman Filter)。各观测站利用本站和邻接站点信息获得目标状态的局部估计,其次利用联邦滤波器的加权原则和一致性算法,通过相邻观测站之间的局部信息交换获得目标状态的更高精度估计,并提出通过利用各站历史状态信息以改善算法的收敛速度。仿真结果表明论文所提出的算法能够实现多站纯方位被动跟踪,估计结果可接近传统集中式融合的跟踪精度。

无迹卡尔曼滤波matlab的代码，最基础的，有需要的可以在这个基础上修改

对代码中的卡尔曼滤波器进行修改，使用无迹卡尔曼滤波器，进行室内定位

电子-无迹卡尔曼滤波UKF的应用比较分析.pdf,综合电子技术四轴飞行器|飞控

 采用霍夫变换法对雷达目标进行起始，解决了机动目标的非线性强的问题，得到精确的航迹起始初值信息，并将初值信息作为无迹卡尔曼滤波目标跟踪的初始输入，实现对机动目标的跟踪。较其它的算法，霍夫-无迹卡尔曼滤波具有更高的精度。实验仿真，证明了其有效性。

这是不敏卡尔曼的示例代码，可运行； 不敏卡尔曼滤波器通过sigma采样点对非线性进行近似，效果优于扩展卡尔曼滤波器，是目前常用滤波器之一

【PS：刚才上传的排版出错了，这个是好的】 翻译来自以下链接PDF 【无迹卡尔曼滤波器 https://www.cse.sc.edu/~terejanu/files/tutorialUKF.pdf】； 附件包括 【1.PDF原文；2.翻译内容】

无迹卡尔曼滤波（UKF）是重要的非线性滤波方法。 无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算，在不对非线性方程线性近似的条件下，达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。