室内环境下基于IMM-EKF算法的移动目标定位

聪明的EKF算法matlab代码一种高效有效的二阶训练算法，用于基于 LSTM 的自适应学习 该软件随附论文 Vural, NM, Ergut, S., Kozat SS (2020)，“基于 LSTM 的自适应学习的高效和有效的二阶训练算法”，IEEE 信号处理交易（正在审查）。 旨在共享实验代码以供将来工作。 有关实验的详细信息，请参阅论文。 比较算法的超参数可以在hyperparameters.txt 中找到。 数据集可以在../data文件中找到。 所需的包： 该软件是用MATLAB编写的。 该软件由三部分组成： LSTM : 一层 LSTM 模块 优化器：优化器类 - 包括 SGD、RMSprop、Adam、DEKF 和 EKF。 LSTM_IEKF ：所提出算法的实现（包括一层 LSTM 模块）。

CSDN博客:《非线性滤波——基于EKF的INS/GPS松组合算法的研究（直接法|EKF|欧拉角）》附件资源 博文地址：https://blog.csdn.net/tsuibeyond/article/details/103835894 摘要：由于大多数的INS/GPS组合导航算法模型都是基于非线性模型，如何有效的融合INS与GPS的测量信息来对当前载体的位置、速度、姿态等信息进行估计成为一个被长期研究的课题。本篇博客试图记录一下使用直接法EKF算法实现INS/GPS松组合的过程，姿态角以欧拉角表示。

给出了扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）的原理，通过分析粗差在EKF模型中的传递特性，建立了新的抗差EKF模型。该模型根据多余观测分量及预测残差统计特性，构造抗差等价增益矩阵，通过迭代给出了全球导航卫星系统（GNSS）抗差导航解。结合统计模型，对存在粗差的观测历元进行抗差估计，进一步提高模型实时运行效率。通过模拟GPS/GALLIEO/GLONASS多卫星导航星座及接收机平台的动态轨迹，采用加速度导航方程验证模型，对不同模型运行的时间进行比较。结果表明：在粗差存在的情

SR-UKF，SR-CKF和SR-EKF的比较 对Unscented Kalman过滤器，Cubaseture Kalman过滤器和Extended Kalman过滤器的平方根版本进行比较。 运行test_time.m进行比较。

EKF介绍实例，非常详细，实例学习卡尔曼滤波技术

SLAM简介 EKF SLAM和FastSLAM简介 EKF SLAM FastSLAM

matlab卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波（KF&EKF）例程，可供学习参考使用，谢谢！ 希望能帮到你。。。。。。。。。。。

集成了基于扩展卡尔曼滤波技术以及激光测距仪的机器人实时建图算法。

我写的一个2D-EKF-SLAM的实现，pdf里面有程序地址，麻雀虽小，五脏俱全，可以作为EKF-SLAM的入门。