自己根据卡尔曼五个经典公式，基于matlab平台编写了最简单和基础的卡尔曼滤波程序，供大家学习

利用纯c语言实现卡尔曼滤波，已通过编译，可以完美出结果。

R2018a版本的 kalman滤波的一个基础仿真

2、新息过程 考虑一步预测问题，给定观测值y(1), ...，y(n-1)，求观测向量y(n)的最小二乘估计，记作 （1）、新息过程的性质 y(n)的新息过程定义为： 式中，N 1向量 表示观测数据y(n)的新的信息，简称新息。

提出一种基于卡尔曼滤波与粒子滤波的非线性滤波算法.这种方法对于状态变量服从线性变化而观测方程为非线性的动态系统模型具有显著的效果.首先使用粒子滤波对状态变量进行初估计,然后对估计结果进行卡尔曼滤波,另外推导出该系统模型下状态变量估计误差的克拉美劳下界.通过计算复杂度分析及仿真实验验证,表明新方法与标准粒子滤波算法复杂度相当,但参数估计精度要高于标准粒子滤波以及扩展卡尔曼滤波算法,估计误差甚至要低于系统模型的克拉美劳下界.

ESKF-2003 错误状态卡尔曼滤波器（ESKF）的实现 描述 该存储库的目标是学习如何制作一个可以将9自由度IMU（加速度计/陀螺仪/磁力计）集成到四元数态的估计器。 误差状态卡尔曼滤波器的理论描述如下： “卡尔曼滤波的姿态误差表示-2003”-F. Landis Markley 参考 规避动态建模：校准移动机器人定位的误差状态卡尔曼滤波器的评价 卡尔曼滤波的姿态误差表示 姿态估计或四元数估计 航天器姿态确定的乘法与加法滤波器的比较 三维姿态估计的间接卡尔曼滤波

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器 在这个项目中，我用C ++语言实现了扩展卡尔曼滤波器。 Udacity提供的模拟器会生成嘈杂的LIDAR和RADAR测量对象的位置和速度测量结果，并使用我的EKF实现，我对LIDAR和RADAR数据进行了传感器融合，以预测对象的位置和速度。 这是显示的EKF地图： 该项目涉及Term 2 Simulator，可以下载 该存储库包含两个文件，可用于为Linux或Mac系统设置和安装。 对于Windows，您可以使用Docker，VMware或什至安装uWebSocketIO。 请参阅EKF项目课程中教室中的uWebSocketIO入门指南页面，以获取所需的版本和安装脚本。 一旦完成uWebSocketIO的安装，就可以通过从项目顶部目录执行以下操作来构建和运行主程序。 mkdir构建 光盘制作 cmake .. 制作 ./扩展KF 可以在此项目的课堂课程中找到设置环境的提示。 请注意，完成该项目所需编写的程序是src / FusionEKF.cpp，src / FusionEKF.h，kalman_filter.cpp，kalman_filter

粒子滤波&卡尔曼滤波实例比较，可视化图像显示，部分代码注释分析

涵盖二维目标跟踪的基本模型（包括CV，CA，CT），使用卡尔曼滤波实现信息融合，对目标跟踪和卡尔曼的初学者有很大帮助

为了进一步提高非线性卡尔曼滤波算法的估计精度，提出一种高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波（HDSSRCQKF，high-degree spherica1 simp1ex-radia1 cubature quadrature Ka1man fi1ter）算法。将非线性函数的高斯加权积分分解为球面积分和径向积分，采用基于正则单形变换群的七阶球面单形准则计算球面积分，使用高阶高斯—拉盖尔求积分准则计算径向积分，推导出高阶球面单形—径向容积求积分准则。从该准则中提取出容积点及其相应权值的一般计算方法，并利用该计算方法给出非线性卡尔曼滤波框架下高阶球面单形—径向容积求积分卡尔曼滤波的具体计算步骤。数值仿真实验结果表明，所提算法具有比高阶容积卡尔曼滤波更高的估计精度，在信道估计与均衡、语音增强和混沌通信等领域具有一定的应用价值。