介绍了卡尔曼滤波器观测方程及其实现原理，包括状态方程和推导过程

C语言是实现卡拉曼滤波器，在keil中通过编译，在串口中输入测量数据，输出最后收敛值

卡尔曼滤波器原理以及代码实现.pdf

扩展卡尔曼滤波器的原理以及C语言实现

卡尔曼·克劳迪代码 matlab 用于本地化的卡尔曼滤波器 描述 这是一个小型机器人项目，用于演示用于车辆定位的卡尔曼滤波器。 在这里，定位仅限于一个维度：机器人驶向墙壁并试图测量到它的距离。 用卡尔曼滤波器过滤超声波传感器的噪声信号以获得距离估计。 可以在数学上证明这种估计最小化了预期的平方误差（和其他有趣的特性）。 图 1：用于距离测量的机器人。 图 2：距离测量值和卡尔曼滤波器获得的平滑信号。 内容 KalmanFilter.ino ：机器人的 Arduino 代码。 控制电机并发送距离测量值。 KalmanFilter.m : Matlab 代码，用于触发机器人程序的启动，获取传感器测量值并计算卡尔曼滤波器结果。

卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。

本文考虑了具有任意随机延迟的网络跟踪系统的通用延迟卡尔曼滤波器的设计。 首先，给出了传统卡尔曼滤波器（WSFKF）的等效加权求和形式，以提供一种新颖的帧来更有效地解决延迟滤波或失序测量（OOSM）估计。 实际上，这种形式充分利用了离线参数计算的特性，用于卡尔曼滤波器以及初始状态估计值和有序测量值的加权和，它们分别来自线性时不变（LTI）系统和线性最小均方误差（LMMSE）估算器。 其次，在时延测量和自适应在线加权系数矩阵的创新基础上，结合全局测量预测的替换和补偿运算，设计了一种适用于任意随机时延的新型时延卡尔曼滤波器。 与目前的延迟滤波器或OOSMs更新方法相比，该延迟估计器不仅算法结构更简洁，估计精度更高，而且应用范围更广。 通过实例验证了本文提出的时延估计器的有效性。

一种新的自适应鲁棒无味卡尔曼滤波器，用于提高目标跟踪的精度

kalman_filter 概述 kalman_filter ROS软件包为几种类型的卡尔曼滤波器提供了C ++库，可用于状态估计： 卡尔曼滤波器（KF）：用于具有加性噪声的线性系统 无味卡尔曼滤波器（UKF）：用于带有加性噪声的非线性系统 无味卡尔曼滤波器-增强（UKFA）：用于具有非加性噪声的非线性系统 这些库需要用户付出最少的精力来实施。用户使用过滤器必须采取的唯一步骤是： 提供状态转换和观察模型 设置过程协方差（Q）和观察协方差（R） 将观察结果传递到过滤器中 过滤器将在内部处理所有其他计算/算法。 该库的主要功能包括： 极其容易实现和使用 很高的存储/计算效率 优雅地处理具有不同数据速率的观察者（例如5Hz GPS和200Hz IMU） 有关如何使用软件包中的各种过滤器的信息，请参见软件包。 目录 ：从源代码安装软件包的说明。 ：有关使用各种过滤器的说明，包括常见提示。 1：安