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卡尔曼平滑器

鏃ユ湡;2019-07-21  鏉ユ簮锛毼粗  浣滆咃細admin

  编的很完善的kalman滤波、平滑以及预测MATLAB程序。希望对大家有用,尤其是在校大学生。

  Kalman滤波Matlab工具箱,包含有关Kalman滤波的一些函数,包含一个简单的目标跟踪仿真程序

  程序描述了一维卡尔曼滤波和二维卡尔曼滤波的实现过程,其中卡尔曼滤波的初始化参数需要根据实际情况进行修改

  本算法是基于UKF 的SRUKF 算法,其在运算效率和数值稳定性方面都比UKF快,且估计精度高。本程序已经过调试,切实可行,适合初学者。

  首先,研究卡尔曼滤波算法, 进行一维和二维数据的滤波仿真处理,接着使用GPS模块记录车辆的行驶估计,然后对记录的轨迹数据进行卡尔曼滤波处理,分析滤波效果。结果表明,采用卡尔曼滤波的地图匹配实现方案能有效提高车辆GPS位置的定位精度。

  简单的卡尔曼滤波算法,适合初学者的学习和应用,同时可以在此基础上,进行改进。

  卡尔曼滤波程序Matlab实现。 Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中,估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用。

  某物体在XY平面做运动,采样周期为1s,该运动系统的状态方程如式 (2-1) 所示, 其中,为系统的状态向量,各状态变量对应地分别表示方向的位置、方向速度、方向的位置、方向的速度。 为零均值高斯白噪声, 。 采用方位角传感器测量运动系统的方位角,作为系统的输出。系统的输出方程如式(2-2)所示: 其中 是零均值高斯白噪声,。 假设系统的初始状态, ,=0.02。 试利用扩展卡尔曼滤波理论求出的最优估计。 要求: (1)利用Matlab或Python 编写仿线)给出各状态变量的真值和估计值曲线)分别给出的真值与估计值之间的误差曲线变化图,并求

  运动物体的轨迹预测,分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。本例代码仅含卡尔曼滤波部分代码。 本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写,针对具体问题请自行斟酌算法适用性。 本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明,欢迎讨论!

  卡尔曼滤波器用于处理GPS信号,估计出更为精确的位置坐标,采用Matlab仿真算法,分析此代码可以移植成适合自己项目的代码。

  用LABVIEW实现的Kalman滤波器,可通过调节不同的输入信号,检验滤波效果

  宋文尧编著的经典图书 建立在最优估计理论基础上 作为测量数据处理的方法 现在已经绝版

  本文提出了一种应用卡尔曼滤波的GPS滤波模型。目前在提高GPS定位精度的自主式方法研究领域,普遍采用卡尔曼滤波算法对GPS定位数据进行处理。由于定位误差的存在,在GPS动态导航定位中,为提高定位精度,必须对动态定位数据进行滤波 处理。文中在比较分析各种动态模型的基础上,提出了应用卡尔曼滤波的GPS滤波模型,并通过对实测滤波算例仿真,证实了模型的可行性和有效性。最后提出了卡尔曼滤波在GPS定位滤波应用中的问题和改进思路。


 
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