针对扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)等高动态信号载波跟踪算法存在跟踪精度不高的问题,采用无迹粒子滤波(UPF)算法对高动态北斗卫星信号载波进行跟踪。UPF算法结合粒子滤波(PF)和无迹卡尔曼滤波,采用PF对载波状态变量进行估计,同时使用UKF滤波器对粒子进行权值的重新分配,解决了粒子退化问题。通过Matlab仿真对比,基于EKF、UKF、UPF的跟踪算法的载波频率误差分别为-15~15、-10~10、-4~4 Hz,验证了UPF算法的优越性。
2021-02-21 19:10:50
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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。本例代码仅含无迹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！
2020-03-04 03:05:26
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扩展卡尔曼-无迹卡尔曼-粒子滤波示例
里面包含ukf,ekf，pf的matlab代码过程
其中，状态方程和观测方程 可能与你的不一样，到时候自己替换就好，没有测试数据
不过自己对一遍公式就知道 该代码是否正确
2020-02-02 03:16:07
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卡尔曼 ，扩展卡尔曼，无迹卡尔曼，粒子，强跟踪等各种滤波方法代码，并配有论文
2020-01-03 11:38:12
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这是一个关于扩展卡尔曼和无迹卡尔曼滤波的程序。可以通过程序设定机器人的行走路径。毕业全指望它了，哈哈！
2019-12-21 21:35:15
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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。
2019-12-21 21:15:48
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前段时间用平方根无迹卡尔曼滤波做了一个观测器算法，之前也找了好多该算法的资料，在CSDN也下载过，但是并不能用，后来自己结合之前下载的代码又上各种论坛，梳理了一下。最终代码可以用了，论文也顺利投出去了。现在分享给大家，顺便赚一点币
2019-12-21 20:47:29
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