这是某研究生毕业论文做的项目——基于粒子滤波和卡尔曼滤波的卫星定位技术。附件中包含了无线信道估计和均衡、TDOA测距、IMM-KF滤波的所有程序，希望对从事无线定位技术的开发人员有帮助。独家奉献。 (This is the project graduate thesis do-- Based on satellite positioning technique of particle filter and Calman filter. Annex contains all the applications of wireless channel estimation and equalization, TDOA distance, IMM-KF filter, and they hope to help in the wireless location technology development personnel. Exclusive dedication.)

扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法的MATLAB实现

在本文中，我们描述了代表霍乱动力学的两个不同的随机微分方程。 通过将随机性引入随机性建模中的一种标准技术-参数摄动技术，将随机性引入确定性模型中，从而编制出第一条随机微分方程；并使用转移概率来编制第二条随机微分方程。 我们使用合适的Lyapunov函数和Itô公式分析随机模型。 我们陈述并证明了整体存在的条件，正解的唯一性，随机有界性，概率的整体稳定性，矩指数稳定性和几乎确定的收敛性。 我们还使用Euler-Maruyama方案进行了数值模拟，以模拟随机微分方程的样本路径。 我们的结果表明，样本路径是连续的，但不可区分（维纳过程的一个属性）。 此外，我们比较了确定性模型和随机模型的数值模拟结果。 我们发现，SIsIaR-B随机微分方程模型的样本路径在SIsIaR-B常微分方程模型的解内波动。 此外，我们使用扩展的卡尔曼滤波器来估计模型区室（状态），我们发现状态估计值适合测量结果。 还讨论了用于估计模型参数的最大似然估计方法。

卡尔曼平滑(Kalman Smoothing)ppt

维纳滤波与卡尔曼滤波.pdf

卡尔曼滤波算法

利用 C/A 码进行 GPS 伪距单点定位，是实现 GPS 快速定位的关键，作者研究并采用卡尔曼滤波算法对 GPS 伪距单点定位求解，详细阐述了滤波模型中各种参数的意义和初值的选取。本文利用合肥工业大学 2013 年的观测数据，编写 MATLAB 数据处理程序，并根据实验结果，分析和讨论了卡尔曼滤波算法在伪距单点定位中的优势。

用C++语言实现了卡尔曼的滤波算法，不错的东西，可以借鉴下

利用野火开发板STM32F103VET6 +超声波HC-SR04 完成倒车雷达功能，距离越近蜂鸣器频率越高，距离值通过中值滤波算法，以及卡尔曼滤波算法，算法系数可调，也可用在ADC数据采集滤波上，或者其他原始数据采集上

无人机和车辆行驶等情况下拍摄的视频受外界影响会造成视频抖动。通过对比现有的电子稳像技术，提出了利用FAST获取特征点的位置信息，再通过光流法结合NCC匹配得到参考帧特征点在当前帧的位置信息，在此基础上结合RANSAC算法剔除错误匹配的特征点对的改进算法。为了提高运动矢量估计的精度，应用加权最小二乘法得到相邻帧间的刚性变换矩阵，并经过卡尔曼滤波进行运动平滑得到扫描运动矢量并补偿，最终得到实时的稳定视频。实验表明，视频序列稳像后的帧间变换保真度有所提高，并且能够达到实时处理速度。