基于卡尔曼滤波的目标跟踪matlab经典程序——快速入门 基于卡尔曼滤波的目标跟踪经典matlab程序源代码，用于2维目标的跟踪，是初学者学习卡尔曼滤波的好教程。深入浅出，易于理解。

行人跟踪使用LiDAR传感器 客观的 利用来自LIDAR测量的传感器数据进行卡尔曼滤波器的行人跟踪。 状态预测 x'= Fx +ν方程为我们进行了这些预测计算。 过程噪声是指预测步骤中的不确定性。 我们假设物体以恒定的速度行进，但实际上，物体可能会加速或减速。 ν〜N（0，Q）符号将过程噪声定义为均值为零且协方差为Q的高斯分布。 当我们在一秒钟后预测位置时，不确定性就会增加。 P'= FPFT + Q表示不确定性的增加。 因为我们的状态向量仅跟踪位置和速度，所以我们将加速度建模为随机噪声。 Q矩阵包含时间Δt，以说明随着时间的流逝，我们对位置和速度的不确定性越来越大。 因此，随着Δt的增加，我们向状态协方差矩阵P添加更多不确定性。 结合先前推导的2D位置和2D速度方程式，我们得到： 由于加速度是未知的，因此我们可以将其添加到噪声分量中，并且该随机噪声将被解析地表示为上面得出的方程

用于微机械捷联式航姿系统的四元素算法卡尔曼滤波器_英文_定义.pdf

针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.

网上找到的最好的kalman滤波方法，包括1D和2D，带例子。 网上找到的最好的kalman滤波方法，包括1D和2D，带例子。

卡尔曼滤波的matlab实现，包括系统建模，实验原理，公式推导，以及实验结果分析等，十分详细

以应用传感器网络进行分布式估计为研究背景, 对卡尔曼一致滤波问题进行综述. 系统地介绍了各种卡尔 曼一致滤波算法, 其中包括几种典型的基础算法、自适应估计算法、优化算法以及带丢包、带牵制控制等滤波算法. 最后, 对卡尔曼一致滤波算法的进一步研究方向进行了展望.

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在vc6.0中对卡尔曼滤波过程进行编译来实现