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迭代卡尔曼滤波是一种有效的状态估计方法，适用于处理复杂动态系统。通过引入迭代机制，它能在多种应用场景中提高估计的准确性，尤其是在非线性和非高斯噪声的环境中。

这是一个状态量为三维的MATLAB下的滤波程序，分成EKF（扩展卡尔曼滤波）和UKF（无迹卡尔曼滤波）两种，分别滤波后，显示滤波值的曲线、滤波误差的对比曲线、滤波误差的最大值、平均值、标准差的输出。

三维容积卡尔曼滤波（CKF）的MATLAB例程，附下载链接

(2)在待测节点定位工作开展之前提前对环境信息进行测量统计，在特定的区域测试大量的RSSI值，将所测的数据通过计算机存储到新建的数据库中，绘制成拟合的曲线，让数据库中的每一个测量的RSSI值均能够与待测节点的估计坐标相对应起来，进行实际的定位工作时，只需要进。TDOA和TOA都要求时间同步，与TOA相比，TDOA的优点在于使用相对到达时间而不是绝对到达时间，定位通信次数也有了显著减少，大大的减小了定位误差，并且更容易实现，算法的适应性也更强，只要求用于信息传递的信号基站与基站之间能过做到较好的时间同步。

从EKF_demo改进而来，用自己喜欢的字母和注释，弄一个典型的EKF，保存在500_NUAA/520_research field/KF_class里面。对于同一个非线性系统，EKF的展开式近似会对系统造成一个固定的偏差，若对某一步近似做多次尝试，再求平均，这个误差仍然消除不了。EKF的这些缺陷是它的工作原理造成的，所以即使扩大阶数，也无法从根本上消除由于线性化造成的估计误差。将非线性的运动方程，通过泰勒展开，近似为若干个线性方程的叠加， 并对每个方程进行滤波，最后再叠加。EKF向UKF过渡的必要性。

三维非线性状态量的EKF（扩展卡尔曼滤波），几乎每一行都有中文注释，方便初学者上手。

PF与扩展卡尔曼滤波EKF结合下载链接：https://download.youkuaiyun.com/download/callmeup/89512392。

卡尔曼滤波是一种用于线性动态系统状态估计的递归算法。它通过对系统状态的预测和观测更新来提供对系统状态的最优估计，广泛应用于导航、控制和信号处理等领域。该实现展示了卡尔曼滤波的基本原理和应用。通过不断的预测和更新，卡尔曼滤波器能够在噪声和不确定性中提供对系统状态的精确估计，适用于许多实时应用。

边缘自适应粒子滤波通过在权重更新阶段考虑异常情况，提高了对动态环境的适应性和鲁棒性。这种方法特别适合处理非线性、非高斯问题，在复杂的动态系统中表现优越。

【代码】在二维平面中，利用时差定位（TDOA）技术，结合N个锚点，通过三边法进行精确定位，采用MATLAB实现。

AOA（到达角度）定位原理：描述了基于到达角度进行定位的方法，适用于一维、二维或三维空间。由动静压之比求马赫数的MATLAB函数：提供了一个计算马赫数的函数，用于流体力学中速度的计算。三边法定位与三点法定位辨析：比较了三边法和三点法定位的优缺点，强调精度与条件限制。气压高度加误差的两种方法：介绍了两种计算气压高度误差的方法，并附有MATLAB示例代码。二维环境下TDOA的MATLAB仿真代码：

卡尔曼滤波的基本框架由状态方程和观测方程构成：：其中：：其中：在每个时间步，首先进行预测：：Pk∣k−1=FkPk−1∣k−1FkT+QkPk∣k−1​=Fk​Pk−1∣k−1​FkT​+Qk​一旦获得观测值 zkzk​，就执行更新步骤：：