卡尔曼滤波原理及应用(含MATLAB程序)
卡尔曼滤波实验及matlab实现
实验一 卡尔曼滤波一、 实验目的1、了解卡尔曼滤波的准则和信号模型，以及卡尔曼滤波的应用。
2、熟练掌握卡尔曼滤波的递推过程，提高对信号进行处理的能力。
3、分析讨论实际状态值和估计值的误差。
二、实验原理1、卡尔曼滤波简介卡尔曼滤波是解决以均方误差最小为准则的最佳线性滤波问题，它根据前一个估计值和最近一个观察数据来估计信号的当前值。
它是用状态方程和递推方法进行估计的，而它的解是以估计值（常常是状态变量的估计值）的形式给出其信号模型是从状态方程和量测方程得到的。
卡尔曼过滤中信号和噪声是用状态方程和测量方程来表示的。
因此设计卡尔曼滤波器要求已知状态方程和测量方程。
它不需要知道全部过去的数据，采用递推的方法计算，它既可以用于平稳和不平稳的随机过程，同时也可以应用解决非时变和时变系统，因而它比维纳过滤有更广泛的应用。
2、卡尔曼滤波的递推公式)(11∧-∧-∧-+=k k k k k k k k x A C y H x A x (1)1)(-+''=k k k k k k k R C P C C P H ττ.........(2) 11--+='k k k k k Q A P A P τ (3)k k k k P C H I P '-=)(………(4) 3、递推过程的实现如果初始状态0x 的统计特性][0x E 及]var[0x 已知，并 令 000][μ==∧x E x又]var[]))([(000000x x x x x E P =--=∧∧τ将0P 代入式（3）可求得1P '，将1P '代入式（2）可求得1H ，将此1H 代入式（1）可求得在最小均方误差条件下的∧1x ，同时将1P '代入式（4）又可求得1P；由1P又可求2P '，由2P '又可求得2H ，由2H 又可求得∧2x ，同时由2H 与2P '又可求得2P ……；以此类推，这种递推计算方法用计算机计算十分方便。
容积卡尔曼滤波 matlab
容积卡尔曼滤波 (Volume Kalman Filter) Matlab一、介绍容积卡尔曼滤波是一种用于估计流体容积或液体浓度的滤波算法。
它结合了卡尔曼滤波和流体力学模型，能够在不完全和有噪声的传感器数据下，准确估计容积或浓度的变化。
在工业自动化、化学工程、医疗设备等领域中，容积卡尔曼滤波被广泛应用。
二、卡尔曼滤波简介卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的递归滤波算法。
它利用系统模型和测量数据，通过递推计算，得到对系统状态的最优估计。
卡尔曼滤波的基本思想是将系统状态建模为高斯分布，并利用贝叶斯定理进行状态更新。
它在估计问题中具有很强的优势，能够有效地处理系统模型不完全、传感器噪声和测量不确定性等问题。
三、容积卡尔曼滤波原理容积卡尔曼滤波通过结合流体力学模型和卡尔曼滤波算法，实现对容积或浓度的准确估计。
它的基本原理如下：1.系统模型：容积或浓度的变化可以由流体力学方程描述，例如质量守恒方程。
将这个方程离散化，可以得到一个状态转移矩阵。
2.测量模型：通过传感器测量容器内的压力、流速等参数，得到测量值。
将测量值与状态进行线性组合，得到观测模型。
3.卡尔曼滤波算法：利用系统模型和测量模型，通过递推计算，得到对容积或浓度的最优估计。
卡尔曼滤波算法包括预测和更新两个步骤，预测步骤用于计算状态的先验估计，更新步骤用于根据测量值进行状态的后验估计。
四、容积卡尔曼滤波的实现在Matlab中，可以使用以下步骤实现容积卡尔曼滤波：1. 定义系统模型根据容器的流体力学方程，将其离散化为状态转移矩阵。
例如，对于一个一维的容器，可以使用以下代码定义状态转移矩阵：A = [1];2. 定义测量模型根据传感器的输出和系统状态的关系，定义观测模型。
例如，对于一个压力传感器，可以使用以下代码定义观测模型：C = [1];3. 初始化卡尔曼滤波器定义初始状态估计值和协方差矩阵。
例如，可以使用以下代码初始化卡尔曼滤波器：x_hat = [0];P = [1];4. 预测步骤根据系统模型，计算状态的先验估计和协方差矩阵。
MATLAB技术卡尔曼滤波教程
MATLAB技术卡尔曼滤波教程MATLAB技术：卡尔曼滤波教程随着现代科技的发展，数据处理和信号滤波成为许多领域研究的重要环节。
其中，卡尔曼滤波作为一种常用的最优估计方法，被广泛应用于控制与导航、机器人、经济学以及信号处理等众多领域。
本文将为读者简要介绍MATLAB中的卡尔曼滤波原理与实现方法。
一、卡尔曼滤波简介卡尔曼滤波由Rudolph E. Kalman在1960年代初提出，其基本思想是通过综合当前观测数据和已知系统动态方程，估计出系统状态的最优解。
卡尔曼滤波通过联合考虑信号的测量和系统模型的不确定性，提供了一种在噪声干扰存在下的最优估计方法。
卡尔曼滤波的核心思想是建立一种递推的状态估计过程，即通过使用上一步的估计结果以及当前时刻的观测数据，预测下一步的状态。
卡尔曼滤波算法分为两个主要步骤：预测（时间更新）和更新（测量更新）。
预测步骤利用系统的动态模型和上一步的状态估计，计算出当前时刻状态的预测值以及预测误差协方差矩阵。
更新步骤则通过结合当前时刻的实际观测数据和预测值，计算出当前时刻的状态估计值和更新后的误差协方差矩阵。
二、MATLAB中的卡尔曼滤波工具箱为了解决卡尔曼滤波的数学推导与实现问题，MATLAB提供了专门的卡尔曼滤波工具箱。
该工具箱提供了丰富的函数和工具，使得用户可以方便地进行卡尔曼滤波算法的实现与仿真。
首先，用户需要定义系统的动态模型和测量模型，并设置初始状态以及误差协方差矩阵。
MATLAB中提供了`kalman`函数用于实现卡尔曼滤波的状态更新与估计。
其次，用户可以利用`kalman`函数进行滤波的仿真实验。
通过输入实际观测数据以及系统模型，用户可以获得滤波后的状态估计值和误差协方差矩阵。
此外，用户还可以根据系统模型的不同，选择不同的卡尔曼滤波算法（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等）。
三、实例演示：基于MATLAB的卡尔曼滤波仿真为了更好地理解和掌握MATLAB中的卡尔曼滤波工具箱，我们将通过一个简单的实例演示其用法。
自适应卡尔曼滤波matlab
自适应卡尔曼滤波matlab自适应卡尔曼滤波（Adaptive Kalman Filtering）是一种常用的估计和滤波技术，常用于处理不确定性和噪声存在的系统。
在这篇文章中，我将详细介绍自适应卡尔曼滤波的原理和应用，并探讨如何在MATLAB中实现该算法。
自适应卡尔曼滤波是卡尔曼滤波器的一种扩展形式，它通过动态调整滤波器的参数，以适应不断变化的系统条件和噪声水平。
与传统的卡尔曼滤波相比，自适应卡尔曼滤波具有更好的鲁棒性和适应性。
自适应卡尔曼滤波的关键思想是根据观测数据的特点动态调整系统模型的参数。
在传统的卡尔曼滤波中，系统模型的参数通常是固定的，但在实际应用中，系统的动态特性和外部环境的变化可能导致模型参数的不确定性。
自适应卡尔曼滤波通过监测观测数据的统计特性，自动调整系统模型的参数，以提高滤波器的性能。
在MATLAB中实现自适应卡尔曼滤波可以分为以下几个步骤：1. 定义系统模型：首先需要定义系统的状态变量、测量变量以及系统的状态转移方程和测量方程。
这些方程描述了系统的动态特性和观测模型。
2. 初始化滤波器：在开始滤波之前，需要初始化滤波器的状态向量和协方差矩阵。
状态向量表示系统的状态变量，协方差矩阵表示对状态变量估计的不确定性。
3. 预测步骤：根据系统的状态转移方程和当前的状态估计，进行状态的预测。
预测的结果是对系统下一时刻状态的估计。
4. 更新步骤：根据测量方程和当前的观测值，更新状态估计和协方差矩阵。
更新的结果是对系统当前状态的更准确估计。
5. 自适应调整：根据观测数据的统计特性，自适应地调整滤波器的参数。
这个步骤是自适应卡尔曼滤波与传统卡尔曼滤波的主要区别之一。
自适应卡尔曼滤波在许多领域都有广泛的应用。
例如，在目标跟踪中，通过自适应调整滤波器的参数，可以更好地适应目标运动的变化和观测噪声的不确定性。
在信号处理中，自适应卡尔曼滤波可以用于去除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量。
自适应卡尔曼滤波是一种强大的估计和滤波技术，能够有效处理不确定性和噪声存在的系统。
卡尔曼滤波器及其简matlab仿真
卡尔曼滤波器及其简matlab仿真一、卡尔曼滤波的起源谈到信号的分析与处理，就离不开滤波两个字。
通常，信号的频谱处于有限的频率范围内，而噪声的频谱则散布在很广的频率范围内，为了消除噪声，可以进行频域滤波。
但在许多应用场合，需要直接进行时域滤波，从带噪声的信号中提取有用信号。
虽然这样的过程其实也算是对信号的滤波，但其所依据的理论，即针对随机信号的估计理论，是自成体系的。
人们对于随机信号干扰下的有用信号不能“确知”，只能“估计”。
为了“估计”，要事先确定某种准则以评定估计的好坏程度。
1960年卡尔曼发表了用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems（线性滤波与预测问题的新方法），在这篇文章里一种克服了维纳滤波缺点的新方法被提出来，这就是我们今天称之为卡尔曼滤波的方法。
卡尔曼滤波应用广泛且功能强大，它可以估计信号的过去和当前状态甚至能估计将来的状态即使并不知道模型的确切性质。
其基本思想是以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值。
算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。
对于解决很大部分的问题，它是最优，效率最高甚至是最有用的。
它的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。
近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
卡尔曼滤波不要求保存过去的测量数据，当新的数据到来时，根据新的数据和前一时刻的储值的估计，借助于系统本身的状态转移方程，按照一套递推公式，即可算出新的估值。
卡尔曼递推算法大大减少了滤波装置的存储量和计算量，并且突破了平稳随机过程的限制，使卡尔曼滤波器适用于对时变信号的实时处理。
卡尔曼滤波 正弦函数 matlab
一、介绍卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的线性动态系统的方法。
它是由朗迪·卡尔曼在1960年提出的。
卡尔曼滤波是一种递归滤波器，通过使用过去时刻的状态和测量，以及系统动态的模型，来预测当前时刻的状态。
二、卡尔曼滤波原理1. 状态更新步骤：在状态更新步骤中，卡尔曼滤波使用系统的动态方程来预测下一个时刻的状态。
这一步骤包括预测状态、预测状态协方差和计算卡尔曼增益。
2. 测量更新步骤：在测量更新步骤中，卡尔曼滤波使用最新的测量值来修正之前的预测。
这一步骤包括计算测量预测、计算残差、计算卡尔曼增益和更新状态估计。
三、正弦函数及其在卡尔曼滤波中的应用正弦函数是一种周期性变化的函数，具有良好的数学性质和广泛的应用。
在卡尔曼滤波中，正弦函数可以用于模拟系统的动态特性，对系统的状态进行预测和更新。
四、matlab中的卡尔曼滤波实现matlab是一种用于科学计算和工程应用的高级技术计算语言和交互环境。
在matlab中，可以很方便地实现和应用卡尔曼滤波算法。
1. 使用matlab进行线性动态系统建模在matlab中，可以使用state-space模型来表示线性动态系统的状态空间方程。
通过定义系统的状态方程、测量方程、过程噪声和观测噪声，可以建立系统的状态空间模型。
2. 使用matlab实现卡尔曼滤波算法在matlab中，可以使用kalman滤波器函数来实现卡尔曼滤波算法。
首先需要定义系统的状态转移矩阵、测量矩阵、过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵。
然后利用kalman滤波器函数，输入系统模型和测量值，即可得到卡尔曼滤波器的输出。
3. 使用matlab对正弦函数进行卡尔曼滤波在matlab中，可以构建一个包含正弦函数的模拟系统，并对其进行卡尔曼滤波。
通过比较卡尔曼滤波的结果和真实正弦函数的值，可以评估卡尔曼滤波算法的性能。
五、结论卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的有效方法，在很多领域都有广泛的应用。
卡尔曼滤波器及matlab实现
卡尔曼滤波器及Matlab实现简介卡尔曼滤波器是一种常用于估计系统状态的滤波器，特别适用于具有线性动态模型和高斯噪声的系统。
它通过结合系统的测量值和模型预测的状态来估计系统的状态，并利用测量噪声和模型噪声的特性进行优化。
本文将介绍卡尔曼滤波器的基本原理，并使用Matlab实现一个简单的卡尔曼滤波器。
卡尔曼滤波器的基本原理卡尔曼滤波器的基本原理可以描述为以下步骤：1.初始化卡尔曼滤波器的状态估计值和协方差矩阵。
通常情况下，可以将初始状态设定为系统的初始状态，协方差矩阵设定为一个较大的值。
2.预测步骤：根据系统的动态模型预测下一时刻的状态和协方差矩阵。
3.更新步骤：使用测量值来更新预测的状态和协方差矩阵，得到最优的状态估计值和协方差矩阵。
具体的数学表达式如下：预测步骤：预测的状态估计值：x_k = A*x_(k-1) + B*u_k预测的协方差矩阵：P_k = A*P_(k-1)*A' + Q其中，A是状态转移矩阵，B是输入控制矩阵，u_k是输入控制向量，Q是模型噪声协方差。
更新步骤：测量残差：y_k = z_k - H*x_k残差协方差矩阵：S_k = H*P_k*H' + R卡尔曼增益：K_k = P_k*H'*inv(S_k)更新后的状态估计值：x_k = x_k + K_k*y_k更新后的协方差矩阵：P_k = (I - K_k*H)*P_k其中，H是观测矩阵，z_k是测量值，R是测量噪声协方差。
Matlab实现接下来，我们使用Matlab来实现一个简单的卡尔曼滤波器。
我们假设一个一维运动系统，系统状态为位置，系统模型如下：x_k = x_(k-1) + v_(k-1) * dtv_k = v_(k-1) + a_(k-1) * dt式中，x_k是当前时刻的位置，v_k是当前时刻的速度，a_k是当前时刻的加速度，dt是时间步长。
假设我们只能通过传感器得到位置信息，并且测量噪声服从均值为0、方差为0.1的高斯分布。
自适应扩展卡尔曼滤波matlab
自适应扩展卡尔曼滤波matlab自适应扩展卡尔曼滤波（Adaptive Extended Kalman Filter，AEKF）是一种用于非线性系统状态估计的滤波算法。
本文将介绍AEKF算法的原理、步骤和实现方法，并结合MATLAB 编写代码进行演示。
一、扩展卡尔曼滤波原理扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）是一种用于非线性系统状态估计的滤波算法。
它通过使用线性化系统模型的方式将非线性系统转换为线性系统，在每个时间步骤中用线性卡尔曼滤波器进行状态估计。
然而，EKF仅限于具有凸多边形测量特性的问题，并且对线性化过程误差敏感。
为了解决这些问题，AEKF通过自适应更新协方差矩阵的方式提高了滤波器的性能。
AEKF通过测量残差的方差更新协方差矩阵，从而提高了滤波器对非线性系统的适应能力。
AEKF算法的步骤如下：1. 初始化状态向量和协方差矩阵。
2. 根据系统的非线性动力学方程和测量方程计算预测状态向量和协方差矩阵。
3. 计算测量残差，即测量值与预测值之间的差值。
4. 计算测量残差的方差。
5. 判断测量残差的方差是否超过预设阈值，如果超过，则更新协方差矩阵。
6. 利用更新后的协方差矩阵计算最优滤波增益。
7. 更新状态向量和协方差矩阵。
8. 返回第2步，进行下一次预测。
二、AEKF算法的MATLAB实现下面，我们将使用MATLAB编写AEKF算法的代码，并通过一个实例进行演示。
首先，定义非线性系统的动力学方程和测量方程。
在本例中，我们使用一个双摆系统作为非线性系统模型。
```matlabfunction x_next = nonlinear_dynamics(x_current, u)% Nonlinear system dynamicstheta1 = x_current(1);theta2 = x_current(2);d_theta1 = x_current(3);d_theta2 = x_current(4);g = 9.8; % Gravitational accelerationd_theta1_next = d_theta1 + dt * (-3*g*sin(theta1) - sin(theta1-theta2) ...+ 2*sin(theta1-theta2)*(d_theta2^2 + d_theta1^2*cos(theta1-theta2))) .../ (3 - cos(2*(theta1-theta2)));d_theta2_next = d_theta2 + dt * (2*sin(theta1-theta2)*(2*d_theta2^2 ...+ d_theta1^2*cos(theta1-theta2) + g*cos(theta1) +g*cos(theta1-theta2))) .../ (3 - cos(2*(theta1-theta2)));theta1_next = theta1 + dt * d_theta1_next;theta2_next = theta2 + dt * d_theta2_next;x_next = [theta1_next; theta2_next; d_theta1_next;d_theta2_next];endfunction y = measurement_model(x)% Measurement model, measure the angles of the double pendulumtheta1 = x(1);theta2 = x(2);y = [theta1; theta2];end```然后，定义AEKF算法的实现。
MATLAB中的Kalman滤波器设计
MATLAB中的Kalman滤波器设计引言Kalman滤波器是一种常用于估计随时间演变的系统状态的算法。
它通过观测值和系统模型之间的协方差来融合测量和预测，从而提供对系统状态的最优估计。
在MATLAB中，实现Kalman滤波器设计相对简单，本文将介绍MATLAB中Kalman滤波器的基本原理和常见的应用案例。
一、 Kalman滤波器基本原理Kalman滤波器的基本原理可以概括为两个步骤：预测和更新。
预测步骤根据系统的动力学模型和先前的状态估计，使用预测方程计算下一个时间步的状态预测和协方差预测。
更新步骤则是在测量信息的基础上，使用更新方程将预测的状态和协方差修正为更准确的估计。
预测步骤：1. 根据系统的动力学模型，使用预测方程计算状态预测值x_prior和协方差预测值P_prior：x_prior = F * x_est + B * uP_prior = F * P_est * F' + Q其中，F是状态转移矩阵，x_est和P_est是先前时间步的状态估计和协方差估计，B是控制输入矩阵，u是控制输入向量，Q是系统过程噪声的协方差矩阵。
更新步骤：1. 根据观测模型，使用更新方程计算观测预测值z_prior和观测协方差S：z_prior = H * x_priorS = H * P_prior * H' + R其中，H是观测矩阵，R是观测噪声的协方差矩阵。
2. 计算卡尔曼增益K：K = P_prior * H' * inv(S)3. 根据观测值z和观测预测值z_prior，计算状态更新值x_update和协方差更新值P_update：x_update = x_prior + K * (z - z_prior)P_update = (eye(size(x_est, 1)) - K * H) * P_prior二、案例研究：目标跟踪Kalman滤波器在目标跟踪领域有广泛的应用。
卡尔曼滤波matlab算法 -回复
卡尔曼滤波matlab算法-回复卡尔曼滤波matlab算法的步骤和原理。
一、介绍卡尔曼滤波是一种常用的估计和滤波技术，广泛应用于信号处理、机器人导航、自动控制等领域。
它通过使用系统动力学模型和测量数据，来估计未知的状态变量，并适应性地改进估计的准确性。
二、卡尔曼滤波原理卡尔曼滤波基于一系列线性高斯模型，包括状态转移模型和观测模型。
它的核心思想是通过状态转移模型来预测系统的状态，并通过观测模型校正预测值和测量值之间的误差，从而得到更准确的状态估计。
具体来说，卡尔曼滤波包含两个主要步骤：预测和校正。
1. 预测步骤：首先，通过状态转移模型预测当前时刻的状态变量，根据系统的动力学方程和上一时刻的状态估计值，计算出该时刻的预测状态。
同时，预测状态的误差也会根据系统的噪声特性进行更新。
2. 校正步骤：然后，根据观测模型，将实际测量值与预测状态进行对比，并计算它们之间的残差。
通过残差来调整预测状态，以提高状态的准确性。
此外，观测误差也会根据传感器的噪声特性进行更新。
通过不断迭代这两个步骤，卡尔曼滤波算法能够逐渐优化状态估计，同时时刻估计系统的状态和状态的不确定性。
三、使用MATLAB实现卡尔曼滤波算法的步骤1. 初始化：设置卡尔曼滤波器的初始状态和协方差矩阵。
通常情况下，初始状态和协方差矩阵可以根据先验知识或实际测量值进行估计。
2. 预测：使用状态转移模型，根据上一时刻的状态估计和控制输入，计算当前时刻的预测状态和协方差矩阵。
同时，还需要考虑系统的过程噪声，通常假设为高斯分布。
3. 校正：根据观测模型、预测状态和测量值，计算残差并更新预测状态和协方差矩阵。
在此步骤中，还需要考虑观测噪声的影响，同样假设为高斯分布。
4. 迭代：不断重复预测和校正步骤，以不断改进状态的估计和准确性。
四、MATLAB代码示例：以下是一个简单的MATLAB实现卡尔曼滤波算法的示例代码：matlab初始化x0 = [0; 0]; 初始状态P0 = eye(2); 初始协方差矩阵Q = eye(2); 过程噪声协方差矩阵R = 1; 观测噪声方差系统模型A = [1, 1; 0, 1]; 状态转移矩阵B = [0.5; 1]; 控制输入矩阵C = [1, 0]; 观测矩阵生成模拟数据T = 100; 时间步长U = ones(1, T); 控制输入序列X = zeros(2, T); 状态序列Y = zeros(1, T); 观测序列for k = 2:TX(:, k) = A * X(:, k-1) + B * U(:, k-1); 状态转移模型Y(:, k) = C * X(:, k) + sqrt(R) * randn; 观测模型end卡尔曼滤波x = x0; 当前状态估计P = P0; 当前协方差矩阵x_estimated = zeros(2, T); 状态估计序列for k = 1:T预测x_predict = A * x + B * U(:, k); 预测状态P_predict = A * P * A' + Q; 预测协方差矩阵校正K = P_predict * C' / (C * P_predict * C' + R); 卡尔曼增益x = x_predict + K * (Y(:, k) - C * x_predict); 更新状态估计P = (eye(2) - K * C) * P_predict; 更新协方差矩阵x_estimated(:, k) = x; 记录状态估计值end以上代码实现了一个简单的一维卡尔曼滤波器，并使用模拟数据进行测试。
容积卡尔曼滤波 matlab
容积卡尔曼滤波matlab摘要：1.容积卡尔曼滤波简介2.容积卡尔曼滤波算法原理3.容积卡尔曼滤波算法在MATLAB 中的实现4.容积卡尔曼滤波算法的应用案例5.结论正文：一、容积卡尔曼滤波简介容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter，简称CKF）是一种基于卡尔曼滤波理论的非线性滤波算法。
它通过将非线性系统的状态空间模型和观测模型进行离散化，采用立方插值方法对系统状态进行预测和更新，从而实现对非线性系统的状态估计。
相较于传统的卡尔曼滤波，容积卡尔曼滤波具有更好的性能和鲁棒性，被广泛应用于导航定位、目标跟踪、机器人控制等领域。
二、容积卡尔曼滤波算法原理容积卡尔曼滤波算法主要包括两个部分：预测阶段和更新阶段。
1.预测阶段在预测阶段，首先对系统的状态向量进行初始化，然后通过系统动态模型和观测模型，对系统的状态向量进行预测。
具体来说，根据系统的状态转移矩阵、控制矩阵、观测矩阵和过程噪声协方差矩阵，计算预测状态向量的均值和协方差矩阵。
2.更新阶段在更新阶段，根据预测的观测值和观测协方差矩阵，计算观测均值和协方差矩阵。
然后，利用卡尔曼增益公式，结合预测状态向量和观测均值，更新系统的状态向量和协方差矩阵。
三、容积卡尔曼滤波算法在MATLAB 中的实现在MATLAB 中，可以通过以下步骤实现容积卡尔曼滤波算法：1.导入所需库：`import numpy as np;`2.初始化状态向量和协方差矩阵：`x = np.zeros((2,1)); p =np.zeros((2,2));`3.设置系统参数：`F = np.array([[1, 0.1], [0, 1]]); Q = np.array([[0.1, 0], [0, 0.1]]); H = np.array([[1, 0], [0, 1]]);`4.预测阶段：`F_pred = F; Q_pred = Q; x_pred = F_pred @ x; S_pred = F_pred @ P @ F_pred.T + Q_pred;`5.更新阶段：`y=H@x;S_update=H@*****+R;`6.计算卡尔曼增益：`K=*****@np.linalg.inv(S_update);`7.更新状态向量和协方差矩阵：`x = x + K @ (y - H @ x); P = (np.eye(2) - K @ H) @ P;`四、容积卡尔曼滤波算法的应用案例容积卡尔曼滤波算法在各种领域都有广泛应用，例如：1.导航定位：利用GPS、惯性导航等传感器的数据，实现对飞行器、船舶等移动设备的精确定位。
毫米波雷达卡尔曼滤波matlab
毫米波雷达卡尔曼滤波matlab毫米波雷达卡尔曼滤波在matlab中的应用引言：毫米波雷达是一种高频电磁波的传感器，可以提供高分辨率的目标探测和测距功能。
然而，在实际应用中，毫米波雷达常常受到杂波干扰、目标多径效应等因素的影响，导致测量结果的不准确性。
卡尔曼滤波是一种优秀的滤波方法，可以有效地抑制这些干扰，提高目标跟踪的精度和稳定性。
本文将详细介绍毫米波雷达卡尔曼滤波在matlab中的应用，包括理论基础、算法实现、结果分析等。
一、卡尔曼滤波的理论基础卡尔曼滤波是一种递归滤波方法，通过将上一时刻的状态估计和当前的测量值进行线性组合，得到对当前状态的估计。
其基本原理可以简单归结为两个步骤：预测和更新。
预测即利用上一时刻的状态估计和系统模型，通过状态转移矩阵和控制矩阵预测当前时刻的状态估计；更新即利用当前时刻的测量值和观测模型，通过观测矩阵和测量矩阵对状态估计进行修正。
卡尔曼滤波的优势在于对系统动态特性的适应性和对测量误差的抑制能力。
二、算法实现在matlab中，可以通过预定义的函数和库实现卡尔曼滤波。
具体步骤如下：1. 初始化：定义系统模型、观测模型、初始状态估计和初始协方差矩阵。
2. 预测：利用状态转移矩阵和控制向量，根据上一时刻的状态估计得到当前时刻的状态预测值和协方差矩阵。
3. 更新：利用观测矩阵和测量向量，根据当前时刻的状态预测值和协方差矩阵得到当前时刻的状态估计值和协方差矩阵。
4. 循环迭代：重复步骤2和步骤3，直到满足停止条件。
5. 输出结果：输出状态估计值和协方差矩阵。
三、结果分析通过对毫米波雷达的实际测量数据进行卡尔曼滤波处理，可以得到更准确和稳定的目标跟踪结果。
卡尔曼滤波对于信号处理中的噪声和干扰有较好的抑制能力，可以有效地提高系统的性能。
同时，卡尔曼滤波的递归性质和线性组合操作使得算法具有较快的响应速度和较低的计算复杂度。
结论：毫米波雷达卡尔曼滤波在matlab中的应用为目标跟踪提供了一种有效的滤波方法。
传感器数据卡尔曼滤波算法matlab
传感器数据卡尔曼滤波算法matlab【传感器数据卡尔曼滤波算法matlab】一. 介绍传感器在现代科技中发挥着重要的作用，但是由于各种环境因素和传感器自身的误差，传感器数据往往存在噪声和偏差。
要提取精确、可靠的信息，就需要使用滤波算法。
卡尔曼滤波算法是一种常用的滤波算法之一，特别适用于具有线性系统和高斯噪声的问题。
本文将详细介绍如何使用MATLAB实现传感器数据的卡尔曼滤波算法，并分析其优缺点。
二. 卡尔曼滤波算法原理卡尔曼滤波算法通过在观测数据与模型预测之间建立残差求解，不断更新模型预测值，从而得到更精确的数据估计结果。
其核心思想是综合利用系统动力学模型和传感器测量数据，不断校正预测状态。
卡尔曼滤波常用于线性系统，其基本过程包括预测和更新两个步骤:1. 预测（时间更新）：基于系统动力学模型，通过上一时刻的状态估计值和过程噪声，预测当前时刻的状态估计值以及系统的协方差矩阵。
2. 更新（测量更新）：基于传感器测量数据，通过测量模型，将预测的状态估计值与传感器测量结果进行比较，得到更新后的状态估计值以及更新后的协方差矩阵。
三. 卡尔曼滤波算法MATLAB实现步骤1. 初始化：定义系统模型（状态转移矩阵A，测量矩阵C）、系统噪声协方差矩阵Q和测量噪声协方差矩阵R、初始状态估计值x0以及初始协方差矩阵P0。
2. 预测：根据系统模型和上一时刻的状态估计值，计算当前时刻的状态预测值x_pred和协方差预测值P_pred。
x_pred = A * x + B * uP_pred = A * P * A' + Q其中，u为系统的控制输入。
3. 更新：根据传感器测量结果z，进行状态更新。
K = P_pred * C' * inv(C * P_pred * C' + R)x = x_pred + K * (z C * x_pred)P = (eye(size(A)) K * C) * P_pred其中，K为卡尔曼增益矩阵。
卡尔曼滤波原理及应用-matlab仿真代码
一、概述在信号处理和控制系统中，滤波是一种重要的技术手段。
卡尔曼滤波作为一种优秀的滤波算法，在众多领域中得到了广泛的应用。
其原理简单而高效，能够很好地处理系统的状态估计和信号滤波问题。
本文将对卡尔曼滤波的原理及其在matlab中的仿真代码进行介绍，以期为相关领域的研究者和工程师提供一些参考和帮助。
二、卡尔曼滤波原理1.卡尔曼滤波的基本思想卡尔曼滤波是一种递归自适应的滤波算法，其基本思想是利用系统的动态模型和实际测量值来进行状态估计。
在每次测量值到来时，根据当前的状态估计值和测量值，通过递推的方式得到下一时刻的状态估计值，从而实现动态的状态估计和信号滤波。
2.卡尔曼滤波的数学模型假设系统的状态方程和观测方程分别为：状态方程：x(k+1) = Ax(k) + Bu(k) + w(k)观测方程：y(k) = Cx(k) + v(k)其中，x(k)为系统的状态向量，u(k)为系统的输入向量，w(k)和v(k)分别为状态方程和观测方程的噪声向量。
A、B、C为系统的参数矩阵。
3.卡尔曼滤波的步骤卡尔曼滤波的具体步骤如下：（1）初始化首先对系统的状态向量和协方差矩阵进行初始化，即给定初始的状态估计值和误差协方差矩阵。
（2）预测根据系统的状态方程，利用上一时刻的状态估计值和协方差矩阵进行状态的预测，得到状态的先验估计值和先验协方差矩阵。
（3）更新利用当前时刻的观测值和预测得到的先验估计值，通过卡尔曼增益计算出状态的后验估计值和后验协方差矩阵，从而完成状态的更新。
三、卡尔曼滤波在matlab中的仿真代码下面是卡尔曼滤波在matlab中的仿真代码，以一维线性动态系统为例进行演示。
定义系统参数A = 1; 状态转移矩阵C = 1; 观测矩阵Q = 0.1; 状态方程噪声方差R = 1; 观测噪声方差x0 = 0; 初始状态估计值P0 = 1; 初始状态估计误差协方差生成系统数据T = 100; 时间步数x_true = zeros(T, 1); 真实状态值y = zeros(T, 1); 观测值x_est = zeros(T, 1); 状态估计值P = zeros(T, 1); 状态估计误差协方差初始化x_est(1) = x0;P(1) = P0;模拟系统动态for k = 2:Tx_true(k) = A * x_true(k-1) + sqrt(Q) * randn(); 生成真实状态值y(k) = C * x_true(k) + sqrt(R) * randn(); 生成观测值预测x_pred = A * x_est(k-1);P_pred = A * P(k-1) * A' + Q;更新K = P_pred * C' / (C * P_pred * C' + R);x_est(k) = x_pred + K * (y(k) - C * x_pred);P(k) = (1 - K * C) * P_pred;end绘制结果figure;plot(1:T, x_true, 'b', 1:T, y, 'r', 1:T, x_est, 'g');legend('真实状态值', '观测值', '状态估计值');通过上面的matlab代码可以实现一维线性动态系统的状态估计和滤波，并且绘制出真实状态值、观测值和状态估计值随时间变化的曲线。
卡尔曼滤波原理及应用matlab仿真第二版
《卡尔曼滤波原理及应用matlab仿真第二版》是一本深入探讨卡尔曼滤波原理和其在matlab中应用的专业书籍。
本书通过对卡尔曼滤波原理的详细剖析，加之丰富的matlab仿真实例，为读者提供了深入理解和应用卡尔曼滤波的宝贵资料。
本书的主要内容如下：一、卡尔曼滤波原理1. 基本概念卡尔曼滤波是一种线性最优滤波器，通过融合系统模型和实际观测值，可以对系统状态进行估计。
本书对卡尔曼滤波的基本概念进行了详细阐述，包括状态空间模型、观测模型、预测和更新等基本原理。
2. 数学推导为了帮助读者深入理解卡尔曼滤波原理，本书对卡尔曼滤波的数学推导进行了全面而系统的讲解，包括卡尔曼滤波的求解方程、卡尔曼增益的计算等内容。
3. 算法实现除了理论推导，本书还详细介绍了卡尔曼滤波算法的实现步骤，并结合matlab示例进行了实际演示，帮助读者具体了解卡尔曼滤波在实际应用中的具体操作。
二、matlab仿真应用1. matlab基础本书首先对matlab的基础知识进行了简要介绍，包括matlab的基本语法、矩阵运算、绘图函数等内容，为后续的卡尔曼滤波仿真应用做了铺垫。
2. 卡尔曼滤波仿真通过具体的matlab仿真实例，本书展示了卡尔曼滤波在不同应用场景下的具体应用，包括目标跟踪、航空航天领域、自动驾驶等领域，帮助读者从实际案例中更好地理解卡尔曼滤波的应用方法。
3. 仿真案例分析针对具体的仿真案例，本书进行了详细的分析和讨论，包括数据处理方法、滤波效果评估等内容，帮助读者深入理解卡尔曼滤波在实际应用中的具体操作步骤和注意事项。
三、实战案例与实践1. 行业案例分析本书结合实际行业案例，对卡尔曼滤波在航空航天、汽车驾驶辅助系统、无人机等领域的应用进行了案例分析，帮助读者更好地理解卡尔曼滤波在实际工程中的应用价值。
2. 实战技巧除了理论知识和仿真应用，本书还总结了在实际工程中使用卡尔曼滤波的一些实战技巧，包括滤波参数调整、模型选择、实时数据处理等方面的经验共享，为读者实际应用卡尔曼滤波提供了有益的参考。
卡尔曼滤波简介及其算法MATLAB实现代码 (1)
卡尔曼滤波简介说明及其算法MATLAB实现代码卡尔曼滤波算法实现代码（C，C＋＋分别实现）卡尔曼滤波器简介近来发现有些问题很多人都很感兴趣。
所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。
现在先讨论一下卡尔曼滤波器，如果时间和能力允许，我还希望能够写写其他的算法，例如遗传算法，傅立叶变换，数字滤波，神经网络，图像处理等等。
因为这里不能写复杂的数学公式，所以也只能形象的描述。
希望如果哪位是这方面的专家，欢迎讨论更正。
卡尔曼滤波器– Kalman Filter1．什么是卡尔曼滤波器（What is the Kalman Filter?）在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。
跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。
1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。
1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。
我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。
如果对这编论文有兴趣，可以到这里的地址下载：.edu/~welch/media/pdf/Kalman1960.pdf。
简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。
对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。
他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。
近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
卡尔曼滤波原理及应用matlab
卡尔曼滤波原理及应用matlab什么是卡尔曼滤波？卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种递归滤波算法，用于估计系统的状态变量，同时能够考虑到系统中的测量噪声和过程噪声。
它被广泛应用于信号处理、控制系统、导航系统等领域。
1. 卡尔曼滤波原理卡尔曼滤波的基本原理可以简单概括为：先预测系统的状态变量，再通过测量数据对预测结果进行校正，得到更准确的状态估计。
具体步骤如下：（1）初始化：设定系统的初始状态估计值和协方差矩阵。
（2）预测状态：基于系统的动态模型，通过前一时刻的状态估计值和控制输入（如果有），利用状态方程预测当前时刻的状态和协方差。
（3）状态更新：根据当前时刻的测量数据，通过测量方程计算状态的残差，然后利用卡尔曼增益对预测的状态估计进行校正，得到更新后的状态和协方差。
（4）返回第二步，重复进行预测和更新。
卡尔曼滤波的核心在于通过系统模型和测量数据不断进行预测和校正，利用预测的结果和测量数据之间的差异来修正状态估计，从而对真实状态进行有效的估计。
2. 卡尔曼滤波的应用卡尔曼滤波在实际应用中有广泛的领域，下面介绍一些常见的应用场景。
（1）信号处理：在信号处理领域，卡尔曼滤波可用于降噪、信号提取、信号预测等工作。
通过将测量噪声和过程噪声考虑进来，卡尔曼滤波能够对信号进行更精确的估计和分离。
（2）控制系统：在控制系统中，卡尔曼滤波可用于状态估计，即根据系统的输入和输出，通过滤波算法估计系统的状态变量。
这对于控制系统的稳定性和性能提升具有重要意义。
（3）导航系统：卡尔曼滤波在导航系统中被广泛应用。
由于导航系统通常包含多个传感器，每个传感器都有测量误差，卡尔曼滤波能够通过融合多个传感器的测量数据，获得更准确的位置和速度估计。
（4）图像处理：卡尔曼滤波也可用于图像处理中的目标跟踪和运动估计。
通过将目标的位置和速度作为状态变量，将图像的测量数据带入卡尔曼滤波算法，可以实现对目标运动的预测和跟踪。
3. 使用MATLAB实现卡尔曼滤波MATLAB是一种强大的数学建模和仿真工具，也可以用于实现卡尔曼滤波算法。
卡尔曼滤波原理及应用matlab
卡尔曼滤波原理及应用matlab卡尔曼滤波是一种最优线性滤波算法，经常应用于估计系统的状态，特别是在有观测误差和系统动态噪声的情况下。
它是由卡尔曼于1960年提出的，常用于航天、制导导航控制等领域。
卡尔曼滤波的核心思想是通过将系统的测量值与模型预测值进行加权平均，得到对系统状态的最优估计。
它的主要特点是能够自适应地估计系统的状态，并且对于含有噪声的测量值具有较好的抗扰动能力。
在卡尔曼滤波中，系统的状态通常用状态向量表示，用一个线性方程组表示系统的动态演化，如下所示：x(k) = A * x(k-1) + B * u(k-1) + w(k-1)其中，x(k)表示系统的状态向量，A和B是状态转移矩阵和输入控制矩阵，u(k-1)表示输入控制向量，w(k-1)表示系统动态噪声。
系统的测量模型可以表示为：z(k) = H * x(k) + v(k)其中，z(k)为测量值，H为测量矩阵，v(k)表示观测噪声。
卡尔曼滤波的基本步骤如下：1. 预测状态：根据上一时刻的状态估计值和状态转移矩阵进行预测，得到对当前状态的预测估计。
x^(k k-1) = A * x^(k-1 k-1) + B * u(k-1)P(k k-1) = A * P(k-1 k-1) * A' + Q(k-1)2. 更新观测：根据当前的测量值和测量模型进行更新，得到对当前状态的最优估计。
K(k) = P(k k-1) * H' * inv(H * P(k k-1) * H' + R(k))x^(k k) = x^(k k-1) + K(k) * (z(k) - H * x^(k k-1))P(k k) = (I - K(k) * H) * P(k k-1)3. 输出最优估计：使用更新后的状态估计和协方差矩阵作为当前时刻的最优估计结果。
x(k) = x^(k k)P(k) = P(k k)其中，P(k k-1)和P(k k)是协方差矩阵，Q(k-1)和R(k)是系统动态噪声和观测噪声的协方差矩阵。
卡尔曼滤波 matlab代码
卡尔曼滤波 matlab代码【实用版】目录一、卡尔曼滤波简介二、卡尔曼滤波算法原理三、MATLAB 代码实现卡尔曼滤波四、总结正文一、卡尔曼滤波简介卡尔曼滤波是一种线性高斯状态空间模型，主要用于估计动态系统的状态，具有良好的实时性、鲁棒性和准确性。
它广泛应用于导航、定位、机器人控制等领域。
二、卡尔曼滤波算法原理卡尔曼滤波主要包括两个部分：预测阶段和更新阶段。
预测阶段：1.初始化状态变量和协方差矩阵。
2.根据系统动态模型，预测系统的状态变量和协方差矩阵。
更新阶段：1.测量系统的状态变量，得到观测数据。
2.根据观测数据和预测的状态变量，计算卡尔曼增益。
3.使用卡尔曼增益，更新状态变量和协方差矩阵。
三、MATLAB 代码实现卡尔曼滤波以下是一个简单的卡尔曼滤波 MATLAB 代码示例：```MATLABfunction [x, P] = kalman_filter(x, P, F, Q, H, R, z)% 初始化x = 初始状态向量;P = 初始协方差矩阵;% 预测阶段F = 系统动态矩阵;Q = 测量噪声协方差矩阵;H = 观测矩阵;R = 观测噪声协方差矩阵;z = 观测数据;% 预测状态变量和协方差矩阵[x_pred, P_pred] = forward_prediction(x, P, F, Q, H, R);% 更新阶段[x_upd, P_upd] = update(x_pred, P_pred, z);% 输出结果x = x_upd;P = P_upd;endfunction [x_pred, P_pred] = forward_prediction(x, P, F, Q, H, R)% 预测状态变量和协方差矩阵x_pred = F * x;P_pred = F * P * F" + Q;endfunction [x_upd, P_upd] = update(x_pred, P_pred, z)% 更新状态变量和协方差矩阵S = H" * P_pred * H;K = P_pred * H" * S^-1;x_upd = x_pred + K * (z - H * x_pred);P_upd = (I - K * H") * P_pred;end```四、总结卡尔曼滤波是一种高效、准确的状态估计方法，适用于各种线性高斯动态系统。
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《卡尔曼滤波原理及应用-MATLAB仿真》原理+实例+程序+中文注释
基本信息
书名：卡尔曼滤波原理及应用：MATLAB仿真
原价：39.80元
作者：黄小平,王岩
出版社：电子工业出版社
出版日期：2015-06-01
ISBN：9787121263101
字数：
页码：188
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.4kg
内容简介
本书主要介绍数字信号处理中的Kalman滤波算法及在相关领域应用的相关内容。
全书共7章组成。
第1章为绪论。
第2章介绍MATLAB 算法仿真的编程基础，只有掌握一定的编程能力，才能快捷高效地仿真算法。
第3章介绍线性Kalman滤波，它是经典的Kalman滤波算法，也是其他线性或非线性Kalman滤波算法的源头，如信息卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等，都是以经典的线性Kaman滤波为蓝本的。
第4章讨论扩展卡尔曼滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。
第5章介绍UKF滤波算法，同时也给出其应用领域内的算法仿真实例。
第6章介绍了交互多模型卡尔曼滤波算法。
第7章介绍Simulink环境下，如何通过模块库和S函数构建Kalman滤波器，并给出了系统是线性和非线性两种情况的滤波器设计方法。
本书可以作为电子信息类各专业高年级本科生和硕士、博士研究生数字信号处理课程或者Kalman滤波原理的教材，也可以作为从事雷达、语音、图像等传感器数字信号处理的教师和科研人员的参考书。
目录
第1章绪论t1
1．1 滤波的基础知识t1
1．2 Kalman滤波的背景t1
1．3 Kalman滤波的发展过程t2 1．4 Kalman滤波的应用领域t4
第2章MATLAB仿真基础t6
2．1 MATLAB简介t6
2．1．1 MATLAB发展历史t6 2．1．2 MATLAB 7．1的系统简介t7 2．1．3 M文件编辑器的使用t10 2．2 数据类型和数组t12
2．2．1 数据类型概述t12 2．2．2 数组的创建t13
2．2．3 数组的属性t15
2．2．4 数组的操作t16
2．2．5 结构体和元胞数组t19 2．3 程序设计t21
2．3．1 条件语句t21
2．3．2 循环语句t23
2．3．3 函数t25
2．3．4 画图t27
2．4 小结t29
第3章线性Kalman滤波t30
3．1 Kalman滤波原理t30
3．1．1 射影定理t30
3．1．2 Kalman滤波器t33
3．1．3 Kalman滤波的参数处理t37
3．2 Kalman滤波在温度测量中的应用t39
3．2．1 原理介绍t39
3．2．2 MATLAB仿真程序t42
3．3 Kalman滤波在自由落体运动目标跟踪中的应用t44 3．3．1 状态方程的建立t44
3．3．2 MATLAB仿真程序t47
3．4 Kalman滤波在船舶GPS导航定位系统中的应用t50 3．4．1 原理介绍t50
3．4．2 MATLAB仿真程序t53
3．5 Kalman滤波在石油地震勘探中的应用t55 3．5．1 石油地震勘探白噪声反卷积滤波原理t55 3．5．2 石油地震勘探白噪声反卷积滤波仿真实现t57 3．5．3 MATLAB仿真程序t58
3．6 Kalman滤波在视频图像目标跟踪中的应用t60 3．6．1 视频图像处理的基本方法t61
3．6．2 Kalman滤波对自由下落的皮球跟踪应用t68
3．6．3 目标检测MATLAB程序t70
3．6．4 Kalman滤波视频跟踪MATLAB程序t72
第4章扩展Kalman滤波t77
4．1 扩展Kalman滤波原理t77
4．1．1 局部线性化t77
4．1．2 线性Kalman滤波t79
4．2 简单非线性系统的扩展Kalman滤波器设计t80 4．2．1 原理介绍t80
4．2．2 标量非线性系统EKF的MATLAB程序t83 4．3 EKF在目标跟踪中的应用t84
4．3．1 目标跟踪数学建模t84
4．3．2 基于观测距离的EKF目标跟踪算法t85 4．3．3 基于距离的目标跟踪算法MATLAB程序t87 4．3．4 基于EKF的纯方位目标跟踪算法t89 4．3．5 纯方位目标跟踪算法MATLAB程序t91 4．4 EKF在纯方位寻的导弹制导中的应用t94 4．4．1 三维寻的制导系统t94
4．4．2 EKF在寻的制导问题中的算法分析t96 4．4．3 仿真结果t97
4．4．4 寻的制导MATLAB程序t99
第5章无迹Kalman滤波t103
5．1 无迹Kalman滤波原理t103
5．1．1 无迹变换t103
5．1．2 无迹Kalman滤波算法实现t105
5．2 无迹Kalman滤波在单观测站目标跟踪中的应用t107 5．2．1 原理介绍t107
5．2．2 仿真程序t108
5．3 UKF在匀加速度直线运动目标跟踪中的应用t111 5．3．1 原理介绍t111
5．3．2 仿真程序t113
5．4 UKF与EKF算法的应用比较t116
第6章交互多模型Kalman滤波t119
6．1 交互多模型Kalman滤波原理t119
6．2 交互多模型Kalman滤波在目标跟踪中的应用t122 6．2．1 问题描述t122
6．2．2 IMM滤波器设计t123
6．2．3 仿真分析t124
6．2．4 IMM Kalman滤波算法MATLAB仿真程序t126
第7章Kalman滤波的Simulink仿真t132
7．1 Simulink概述t132
7．1．1 Simulink启动t132
7．1．2 Simulink仿真设置t134
7．1．3 Simulink模块库简介t139
7．2 S函数t143
7．2．1 S函数原理t143
7．2．2 S函数的控制流程t147
7．3 线性Kalman的Simulink仿真t148
7．3．1 一维数据的Kalman滤波处理t148 7．3．2 状态方程和观测方程的Simulink建模t154 7．3．3 基于S函数的Kalman滤波器设计t160 7．4 非线性Kalman滤波t167
7．4．1 基于Simulink的EKF滤波器设计t167 7．4．2 基于Simulink的UKF滤波器设计t174 7．5 小结t179
书中部分内容截图
完整版程序请看书中，此为部分截图（下同）。