诗人 阈值主正交补码的大型协方差估计的Python实现 参考：

该程序介绍了一种用于多传感器的平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法。结合一个实例和matlab程序对算法的具体实现过程进行了讲解。从仿真图中可以看出，滤波误差不断减小，说明滤波收敛。并且单个滤波的误差小于观测数据误差，证明滤波算法有效。同时融合后的滤波误差小于单个滤波器的误差，证明融合算法有效。仿真结果表明，所提融合滤波算法能够实现有效滤波跟踪。

卡尔曼滤波入门程序MATLAB，实现二维滤波处理。该代码能够帮助熟悉卡尔曼滤波的5个主要方程，帮助理清卡尔曼滤波代码实现思路。

基于卡尔曼滤波的定位跟踪算法仿真，自己用的 大家学习学习.

针对一个扫描周期内单个目标可能产生多个量测的问题, 提出一种基于标签随机有限集的扩展算法. 结合脉冲扩展标签多伯努利(-GLMB) 滤波器和多量测模型, 推导出新的更新方程; 采用假设分解策略对关联过程进行降维, 避免了量测分组过程. 实验分析表明: 所提出算法能对目标数进行无偏估计, 在低探测概率条件下跟踪性能明显优于多量测概率假设密度(MD-PHD) 算法; 计算开销在量测较少时高于MD-PHD, 量测个数增加时增幅低于MD-PHD.

提出了一种特征权值与尺度自适应的核相关跟踪算法。提取目标搜索区域的方向梯度直方图（HOG）特征和颜色名（CN）特征进行自适应权值融合，通过融合特征的相关滤波响应图的峰值找到目标位置；利用权值较大特征的相关滤波响应图的峰值和峰值旁瓣比的乘积作为尺度评估依据，对目标尺度进行粗略估计和精确估计，从而得到目标的最佳尺度。通过在目标跟踪标准（OTB-2013）数据集上的仿真实验，结果表明相比核相关滤波跟踪算法以及其他5种跟踪算法，所提算法在跟踪精度和成功率方面都有明显提高，跟踪精度为0.799，成功率为0.723，能较好地适应目标尺度的变化。

卡尔曼滤波算法C语言实现

matlab实现视频中动态目标跟踪，matlab实现视频中动态目标跟踪

针对不敏卡尔曼滤波算法在单站无源定位的应用中受初始状态误差和可观测条件等影响易产生滤波发散、收敛精度低、收敛速度慢的问题.提出一种双向平方根不敏卡尔曼滤波的无源定位算法.充分利用了平方根不敏卡尔曼滤波算法数值稳定性高的优点,采用后向平滑算法逐次修正状态估计值,从而提高了定位算法对初始状态的鲁棒性.试验结果验证了该算法的有效性.

卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估算模型