运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。本例代码仅含卡尔曼滤波部分代码。 本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。 本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！

基于卡尔曼滤波的2d目标跟踪算法 MATLAB实现

用python实现卡尔曼滤波与贝叶斯滤波，Roger R Labbe Jr，May 8, 2018

书中讲述了卡尔曼滤波的原理，并在相应章节配有matlab代码。

捷联惯导C程序程序，比较完整，利用kalman滤波技术提高导航精度

MATLAB三种卡尔曼滤波对比，分别是扩展卡尔曼滤波EKF，不敏卡尔曼滤波UKF，粒子滤波PF。有跟踪效果和估计值误差。

别人用matlab写的关于kalman滤波的两个simulink模板，很好用，学习一下

把加速度传感器、陀螺传感器、磁罗盘传感器的3D采样值，通过Kalman滤波算法实现参数整合，得到3D姿态参数。

Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》以Kalman滤波器为主要介绍对象，包含基本原理、推导方法及其在跟踪系统中的应用，同时配套MATLAB源程序。具体内容包括Kalman滤波器、扩展Kalman滤波器、不敏Kalman滤波器及其在RFID系统的跟踪应用研究。 　　《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》凝练了作者二十余年来对Kalman滤波器基础理论及在目标跟踪应用的研究成果，具体内容包括：根据目标运动特征进行自调整参数的“自适应动力学模型”、不敏变换的性能分析、RFID跟踪系统的测量方程及其仿真平台等。 　　《Kalman滤波器理论与应用：基于MATLAB实现》可作为自动化、电子信息、计算机应用、控制科学与工程、信号处理、导航与制导等相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供相关领域的工程技术人员和研究人员参考。

之前一直说要上传多维CKF滤波的例子，一直没时间，这次上传的是一个多维函数，在你的仿真中直接调用运行即可，程序都是自己一个一个敲出来的，并且经过测试的。