北京工业大学研究生课程随机数字信号处理实验报告

对任意个目标进行卡尔曼跟踪

无线传感器网络分布式量化卡尔曼滤波_陈军勇

一种自适应变分贝叶斯容积卡尔曼滤波方法

编写卡尔曼滤波的MATLAB程序，实现对加速度计和陀螺仪信号的信息融合，实现对陀螺仪的零偏进行实时估计和补偿。

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目 在这个项目中，我用C ++实现了一种算法来跟踪和预测自行车的位置和速度。 我提供了模拟的激光雷达和雷达测量数据，可检测到一辆在我的车辆周围行驶的自行车。 这种扩展的卡尔曼滤波器（EKF）算法提供了融合来自激光雷达和雷达传感器的测量结果以预测自行车的位置和速度的能力。 模拟器（）和EKF之间的通信是通过EKF端的实现来完成的。 激光雷达测量是红色圆圈，雷达测量是蓝色圆圈，箭头指向观察角度的方向，估计标记是绿色三角形。 为了评估我的EKF模型的性能，我使用了均方根误差（RMSE）来累加我的估计和实地真理之间的残差。 我在数据集1上的最终RMSE为[0.0973，0.0855，0.4513，0.4399]，在数据集2上的最终RMSE为[0.0726，0.0965，0.4216，0.4932]。 扩展卡尔曼滤波器概述：初始化，预测，更新 该项目涉及对扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法进行编程的三个主要步骤： 初始化扩展卡尔曼滤波器变量 在距前一个时间戳的时间步长Δt之后预测自行车的位置 根据传入的新传感器测量值更新自行车现在所在的位置 然后，预测和更新

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

数据同化是一种最初来源于数值天气预报，为数值天气预报提供初始场的数据处理技术。已广泛应用于大气海洋领域。 由于数据同化可以应用于地球系统科学研究的多个领域，因此不同领域专家对数据同化的内涵与外延有各自的表述。综合起来可以概括定义数据同化包括4个基本要素：模拟自然界真实过程的动力模型；状态量的直接或间接观测数据；不断将新观测的数据融入过程模型计算中、校正模型参数、提高模型模拟精度的数据同化算法；驱动模型运行的基础参量数据。 资料同化的主要任务是将各种不同来源，不同误差信息，不同时空分辨率的观测资料融合进入数值动力模式，依据严格的数学理论，在模式解与实际观测之间找到一个最优解，这个最优解可以继续为

卡尔曼滤波器代码和文档以及测试数据打包。

【滤波跟踪】基于EKF、UPF、PF、EPF、UPF多种卡尔曼滤波实现航迹滤波跟踪matlab源码.md