【目标跟踪】基于扩展卡尔曼滤波实现目标群跟踪matlab源码.md

扩展卡尔曼滤波器的原理以及C语言实现

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.

基于扩展卡尔曼滤波器的超紧耦合GPS／INS组合导航系统设计（中国知网上下的哦）

本文主要介绍了雷达目标跟踪中的扩展卡尔曼滤波算法，主要结合具体工程实现详细介绍各个算法公式中的具体工程使用参数，适合阅读工程跟踪代码的人群，增加对工程代码的理解

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基于扩展卡尔曼滤波和加权非线性最小二乘的二维同时定位与映射仿真 蓝色圆圈是机器人的真实姿势，红色圆圈是机器人的估计姿势 两个蓝星是特征的实际位置，两个红星是特征的估计位置 介绍 在Matlab中模拟具有两个要素和一个绕要素1旋转的机器人的2D地图。 （机器人可以观察到两个特征相对于自身的角度和距离）。 使用观察数据和控制数据分别基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）和加权非线性最小二乘法（WNLS）来估计机器人的姿态和两个特征的位置（即通过EKF和WNLP解决简单的2D SLAM ）。 （SLAM）：是在构建或更新未知环境的地图同时跟踪代理在其中的位置的计算问题。 先决条件 所有代码仅在 视窗10 1809 Matlab R2018b 不能保证这些代码在其他版本中具有良好的兼容性。 用法 双击F00_Main_EKF.m以运行基于EKF的2D SLAM仿真。 双击F00_Main_NL

基于扩展卡尔曼滤波的运动物体跟踪，耿沛，苏小龙，卡尔曼滤波是一种线性最优估计方法，但是实际有很多非高斯分布模型需要观测。本文研究的扩展卡尔曼滤波就很好的解决这一问题，大

前段时间给帮助同学做了个毕业设计，基于matlab的扩展卡尔曼滤波，上传上来供大家学习参考，直接打开就可以正常运行。