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。

扩展EKF和ukf无迹卡尔曼滤波代码压缩包 有一个共同的简单例子 进行对比 两个卡尔曼滤波分别写成两个函数 需要的欢迎下载

主要封装了UKF(无迹卡尔曼滤波)的跟踪demo，并配有直观的图形展示，简单易用。 UKF，是KF、EKF的变种与扩展，对于非线性跟踪效果要明显好于KF。

利用一个追踪模型实现了UKF、CDKF、SRUKF比较。内含MATLAB代码，及文档