卡尔曼滤波在航迹跟踪中的应用及Matlab实现
本文介绍了如何使用Matlab实现多种卡尔曼滤波算法进行航迹滤波和跟踪，包括基本卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波和无迹变换卡尔曼滤波。提供了相应的源代码示例，帮助读者理解和应用相关概念。
多种卡尔曼滤波实现航迹滤波跟踪 Matlab 源码
在航迹滤波和跟踪领域，卡尔曼滤波是一种常用的方法。它可以通过融合系统模型和测量数据，估计出目标的状态并预测其未来轨迹。本文将介绍如何使用 Matlab 实现多种卡尔曼滤波算法来进行航迹滤波和跟踪，并提供相应的源代码。
首先，我们需要定义航迹滤波和跟踪问题的基本模型。一般情况下，我们假设目标的运动可以用线性系统模型描述，即状态变量遵循线性动态方程。此外，我们还需要定义测量模型，用于描述测量数据与目标状态之间的关系。
以下是一个简化的航迹滤波和跟踪问题的示例代码：
% 定义系统模型
A = [1 1; 0 1]; % 状态转移矩阵
B =
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