卡尔曼
-
-
-
-
-
通用扩展卡尔曼滤波器EKF算法实现平台
本项目提供了一套高度模块化且通用的扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法程序。其核心目的是解决非线性系统的状态估计问题，通过在状态预测和观测过程中对非线性函数进行一阶泰勒展开（雅可比矩阵线性化），实现对系统状态的实时递归最优估计。程序设计注重参数化的灵活性，用户仅需在主函数中修改系统状态转移方程、观测方程、过程噪声协方差矩阵（Q）、测量噪声协方差矩阵（R）以及初始状态评估值，即可快速适配不同的物理模型，如无人机定位、雷达目标跟踪、机器人实时建图或自动驾驶路径规划等场景。程序内部逻辑清晰地划分为初始化阶段、时间更新 -
多源目标跟踪与航迹关联滤波系统
该项目是一套集成化的MATLAB滤波算法库，主要用于动态目标的精确状态估计、轨迹模拟及多目标管理。项目核心实现了基础线性卡尔曼滤波，能够处理线性系统中的高斯白噪声，提供位置与速度的最优估计。对于实际应用中常见的非线性观测问题，如雷达在极坐标系下的测距与测角，系统通过扩展卡尔曼滤波利用泰勒级数展开实现非线性方程的线性化。项目不仅关注单点滤波，还进一步实现了航迹关联功能，采用最近邻关联等逻辑，在多目标环境下将杂乱的观测点迹准确分配归类到对应航迹中。该系统适用于雷达搜索跟踪、无人机航路规划、自动驾驶环境感知等多 -
基于背景减除与卡尔曼滤波的运动目标跟踪系统
本系统是一个集成化的计算机视觉处理平台，旨在实现对视频序列中移动物体的实时检测与稳健追踪。系统核心功能分为目标检测与轨迹预测两个阶段：首先利用背景减除法建立动态背景模型，通过计算当前帧与背景模型的差异提取前景像素，配合形态学处理和连通域分析准确锁定目标区域；随后，系统引入卡尔曼滤波器作为核心预测引擎，通过建立物体的运动模型（如匀速或匀加速模型），根据观测到的质心坐标对目标的下一位置进行递归估计。卡尔曼滤波器的应用有效解决了目标在运动过程中因光照变化、环境噪声或短暂遮挡导致的丢失问题，通过预测与更新两个循环 -
随机滤波与最优估计仿真系统
本项目紧密结合蔡远利教授关于随机滤波与最优估计的理论研究，旨在构建一套完整的状态估计仿真系统。项目核心功能涵盖线性卡尔曼滤波以及针对非线性系统的扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的实现。通过对动态系统中的状态转移过程和传感器观测过程进行随机建模，利用最小方差估计准则，在存在过程噪声和测量噪声的环境下实现对系统真实状态的最优追踪。系统支持自主定义系统方程、噪声协方差统计特性以及初始状态，能够广泛应用于导航定位、目标跟踪、工业控制及信号处理等领域。此外，项目还包含了一套完整的误差分析工具，用于 -
捷联惯导静基座卡尔曼滤波初始对准仿真程序
该程序是一个专门针对捷联式惯性导航系统（SINS）在静止基座条件下进行初始对准研究的仿真平台。其核心功能是利用卡尔曼滤波（Kalman Filter）技术，在已知载体地理位置的前提下，通过对加速度计和陀螺仪的输出数据进行处理，精确估计出载体坐标系相对于地理坐标系（通常为北-东-地坐标系）的初始姿态阵。 实现方法上，程序首先建立了静基座下的线性化误差模型，将速度误差和失准角误差作为系统的状态向量。在静止状态下，载体的理论速度应为零，因此程序将加速度计解算出的速度误差作为滤波器的测量输入，通过卡尔曼滤波过程不 -
Rebel非线性系统递归贝叶斯估计算法仿真工具包
Rebel（Recursive Bayesian Estimation Library）是一个针对非线性系统状态估计而设计的MATLAB算法仿真工具包。该项目深度集成了递归贝叶斯估计框架下的多种主流算法，是研究和开发先进导航、跟踪及定位系统的有力辅助工具。其核心功能涵盖了无迹卡尔曼滤波（UKF）和中心差分卡尔曼滤波（CDKF）等基于Sigma点采样技术的确定性近似滤波方法，这些方法显著优于传统的扩展卡尔曼滤波，能够更准确地捕捉非线性变换后的统计特性。同时，工具包还支持多种粒子滤波（PF）算法及其变体方案，
