自适应卡尔曼滤波 Adaptive Kalman Filter，是指在利用测量数据进行滤波的同时，不断地由滤波本身去判断系统的动态是否有变化，对模型参数和噪声统计特性进行估计和修正，以改进滤波设计、缩小滤波的实际误差。此种滤波方法将系统辨识与滤波估计有机地结合为一体。
2021-08-05 17:21:49
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为了提高末制导段雷达与红外复合导引头的跟踪精度，论文提出了一种融合跟踪方法。该方法首先将雷达与红外传感器观测到的目标距离、角度等信息进行融合，并将融合后的新观测信息作为雷达与红外传感器的输入，然后分别运用无迹卡尔曼粒子滤波算法对目标状态进行初估计，将各自得到的目标状态估计采用协方差加权融合的方法进行融合，最后得到目标最终的状态估计。结果表明，该方法能有效提高复合导引头对目标的跟踪精度。
2021-08-05 13:21:03
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扩展卡尔曼滤波 进行姿态解算的matlab代码，含九轴原始数据、方向传感器数据，可直接运行
2021-08-04 22:04:22
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卡尔曼滤波的simulink文件，仅供参考，。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
2021-08-03 16:44:11
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matlab
均方误差的代码
Kalman
filter
estimation
Email:
autuanliu@163.com
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Docs
Notes:
所有的原始数据文件可以使用data目录下的matlab代码生成
本库包含四种自回归模型系数估计的算法
FROLS
bi-KF
FROKF（暂未发表，但可用,
引用请联系作者）
bi-KF-SGD（暂未发表，但可用,
引用请联系作者）
主题
卡尔曼滤波器
自回归模型
系数估计
格兰杰因果
FROLS（Forward-Regression
Orthogonal
Least
Square）
FROKF（暂未发表，但可用,
引用请联系作者）
SGD
编程语言
Matlab
Python
FROKF
系数估计
FROKF
效果示意
估计系数的均值比较
估计系数的方差比较
估计系数的误差比较
安装
pip
install
kalman-estimation
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Theory
1.1
线性一维系统
1.1.1
系统表示
$$x_k=ax_{k-1}+bu_k+w_
2021-08-02 23:54:43
7.11MB
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