通过卡尔曼滤波进行有效GP回归 基于两篇论文的存储库，其中包含相对于同类项目的简单实现代码： [1] A.Carron，M.Todescato，R.Carli，L.Schenato，G.Pillonetto，机器学习遇到了Kalman Filtering ，《 2016年第55届决策与控制会议论文集》，第4594-4599页。 [2] M.Todescato，A.Carron，R.Carli，G.Pillonetto，L.Schenato，通过卡尔曼滤波的有效时空高斯回归，ArXiv：1705.01485，已提交JMLR。 PS。 该代码尽管基于上述论文中使用的代码，但与之稍有不同。 它是它的后来的改进和简化版本。 而且，此处仍未提供[2]中介绍的用于实现自适应方法的代码。 文件内容是很容易解释的（有关每个文件的简要介绍，请参考相应的帮助）： main.m：包含主程序 plotResul

本书从数学的角度对随机信号进行了详尽描述；对卡拉曼滤波及其在INS、GPS中的应用进行了阐述

Tracking an unknown number of targets given noisy measurements from multiple sensors is critical to autonomous driving. Rao- Blackwellized particle ltering is well suited to this problem. Monte Carlo sampling is used to determine whether measurements are valid, and if so, which targets they originate from. This breaks the problem into single target tracking sub-problems that are solved in closed form (e.g. with Kalman ltering). We compare the performance of a traditional Kalman lter with that of a recurrent neural network for single target tracking. We show that LSTMs outperform Kalman ltering for single target prediction by 2x. We also present a unique model for training two dependent LSTMs to output a Gaussian distribution for a single target prediction to be used as input to multi-target tracking. We evaluate the end to end performance of an LSTM and a Kalman lter for simultaneous multiple target tracking. In the end to end pipeline, LSTMs do not provide a signicant improvement.

Intuitive Understanding of Kalman Filtering with MATLAB Kalman Filtering 算法原理和应用，包括matlab程序

Brookner E, Tracking and Kalman filtering made easy. John Wiley & Sons, Inc., 1998.

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Real-time tracking of multiple persons by Kalman filtering and face pursuit for multimedia applications - Girondel_SSIAI_2004.pdf

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本书系统的介绍了雷达跟踪技术中所采用的卡尔曼滤波这种信号处理技术。

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