单个模型无法准确的对物体追踪，利用交互滤波IMM对CV模型和CT模型，实现两种运动的跟踪。 程序可完整运行，内含IMM、CT、CV追踪对比图，均方根图等

uwb定位matlab代码使用卡尔曼滤波器进行汽车 UWB 定位 使用 UWB 技术和卡尔曼滤波器为车辆应用建模定位 介绍 该存储库包含一个 MATLAB 文件，用于模拟汽车应用的 UWB 定位。 包含的文件vary_anchors_45m.m运行模型。 型号说明 该模型会围绕车辆创建一条圆形路径，供标签遵循。 车辆显示为矩形。 锚点放置在车辆的外部或内部。 锚点的数量可能会改变。 因为这是一个模拟，测量噪声被添加到每个点的距离。 这个噪声是一个随机的高斯变量，方差为 0.5 m^2。 在最小二乘算法中使用从时间步骤k的标签到每个锚点的测量值。 该模型利用 MATLAB 的非线性最小二乘函数之一来创建估计位置。 这个位置就是卡尔曼滤波器中使用的测量向量。 在卡尔曼滤波器之后，LS 估计和卡尔曼估计与原始路径一起绘制。 RMSE 是针对 LS 和卡尔曼滤波器计算的。 如果脚本运行多次迭代，则 RMSE 是这些迭代的平均值。 计算每个时间步长k的平方误差，并根据标签位置与车辆中心的角度进行绘制。 车辆的前部向右（x 增加）。 变量 在这个模型中可以改变很多东西： 迭代次数。 这是变量ite

功能：扩展卡尔曼滤波EKF的测量更新 % 输入： % GPSDat——当前时刻GPS定位定速结果，维数：1*7，时刻（s）、位置（m，n0系） 和速度（m/s，n系）； % MIMURes—— SINS惯导积分解算结果结构体，其元素有： % MIMURes.MIMUTime 当前时刻 MIMU测量数据的时刻值 % MIMURes.dt 当前时刻积分时间间隔（s） % MIMURes.Cb2n 当前时刻 MIMU所在载体b系到当地NED n系的方向余弦矩阵 % MIMURes.Qua 当前时刻 n系到 b系的旋转四元数 % MIMURes.Att 当前时刻 n系到 b系的旋转欧拉角（321转序），滚动角、俯仰角、偏航角，量纲：rad ； % MIMURes.Vel 当前时刻 b系相对于 n系的平动速度，当地北东地坐标系 n系，单位：m/s % MIMURes.BLH 当前时刻 b系所在位置的大地坐标，纬度(rad)、经度(rad)和高度(m) % NavEarthPar——与导航相关的地球物理参数结构体，有9个元素： % NavEarthPar.Grav_n n系中载体所在位置的地球重力加速度矢量（m/s^2） % NavEarthPar.w_ien e系相对于 i系的旋转角速度矢量在 n系中的值（rad/s） % NavEarthPar.w_enn n系相对于 e系的旋转角速度矢量在 n系中的值（rad/s） % NavEarthPar.w_inn n系相对于 i系的旋转角速度矢量在 n系中的值（rad/s） % NavEarthPar.Rn 载体所在位置地球参考椭球子午圈半径（m） % NavEarthPar.Re 载体所在位置地球参考椭球卯酉圈半径（m） % NavEarthPar.CB 载体所在位置大地纬度 B的余弦值 % NavEarthPar.SB 载体所在位置大地纬度 B的正弦值 % NavEarthPar.TB 载体所在位置大地纬度 B的正切值 % ErrState——当前时刻误差状态预报值，15*1数组，数据格式： % 第1-3行——纬度误差（rad）、经度误差（rad）和高程误差(m)； % 第4-6行——速度误差(m/s),当地北东地坐标系 n系 ； % 第7-9行——失准角(rad)，n系至失准后的 n系； % 第10-12行——陀螺偏差(rad/s)； % 第13-15行——加表偏差(m/s^2)。 % ErrStateCov—————————当前时刻误差状态预报值协方差矩阵，15x15矩阵，量纲与误差状态ErrState的对应。 % 输出： % ErrState————————— 当前时刻误差状态测量更新值，15*1数组，数据格式： % 第1-3行——纬度误差（rad）、经度误差（rad）和高程误差(m)； % 第4-6行——速度误差(m/s),当地北东地坐标系 n系 ； % 第7-9行——失准角(rad)，n系至失准后的 n系； % 第10-12行——陀螺偏差(rad/s)； % 第13-15行——加表偏差(m/s^2)。 % ErrStateCov————————— 当前时刻误差状态测量更新值协方差矩阵，15x15矩阵，量纲与误差状态ErrState的对应。

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Recurrent neural networks are popular tools used for modeling time series. Common gradient-based algorithms are frequently used for training recur- rent neural networks. On the other side approaches based on the Kalman filtration are considered to be the most appropriate general-purpose training algorithms with respect to the modeling accuracy.

不敏卡尔曼滤波器与卡尔曼滤波器对比

不敏卡尔曼与传统卡尔曼滤波器跟踪动态对比

肯尼迪 用于arduino库的Kalman过滤器。这不仅可用于通常在卡尔曼滤波器库中找到的IMU，还可用于任何种类的卡尔曼滤波。