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原创 《MATLAB定位与滤波例程》专栏目录，持续更新……
本专栏针对动态目标定位时，往往有轨迹的滤波需求，因此给出TOA/AOA/RSSI等定位方法与EKF/UKF/CKF等滤波方法结合的matlab例程，弥补另一个专栏《MATLAB定位程序与详解》只提供静态、单点定位方法的缺陷。
2025-03-15 01:13:46
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原创 《MATLAB创新性滤波算法》专栏目录，持续更新中……
MATLAB创新性滤波算法》专栏旨在分享具有一定创新性的滤波方法，并配有适当的MATLAB例程供读者参考。为了保证一定的新颖性、创新性，在编辑时耗费了大量的时间和精力，因此设置为付费专栏，以下是专栏的目录。
2024-12-30 08:43:07
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原创 《IMM交互式多模型滤波MATLAB实践》专栏目录，持续更新……
【逐行注释】基于CV/CT模型的IMM|MATLAB程序|源代码复制后即可运行，无需下载CV/CA双模型的IMM例程（MATLAB，基于两个模型的EKF），附源代码可直接复制粘贴。
2024-10-30 10:07:03
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原创 卡尔曼讲解与各种典型进阶MATLAB编程（专栏目录，持续更新……）
本专栏旨在深入探讨卡尔曼滤波及其在各类应用中的实现，尤其是通过MATLAB编程进行的典型案例分析。卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器，广泛用于信号处理、控制系统和导航等领域，能够有效地从噪声数据中提取有用的信息。卡尔曼滤波基础：详细介绍卡尔曼滤波的原理、数学背景及基本概念，帮助读者建立坚实的理论基础。进阶应用案例：通过一系列典型的MATLAB编程示例，展示卡尔曼滤波在不同领域（如机器人定位、目标跟踪和传感器融合等）中的实际应用。代码实现与优化。
2024-10-18 10:57:19
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原创 定位方法与程序讲解（专栏目录，更新中···）
AOA（Angle of Arrival，到达角度）定位是一种基于测量信号到达接收器的角度来确定信号源位置的技术。无需信号源的精确时间：TDOA定位不需要信号源明确的时间戳，只需接收器之间的时间差，因此适用于不便于同步的系统。信号要求：对信号的要求较高，必须能够准确测量到达时间，通常需要高频率的信号和高精度的时钟。高精度：在适当的条件下，TDOA可以实现厘米级的定位精度，尤其在接收器分布合理的情况下。时间差计算：通过比较不同接收器接收到信号的时间，计算出信号到达各个接收器的时间差。
2024-10-03 10:42:33
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原创 【轨迹匹配定位】基于轨迹辅助的地面目标定位，适用于GNSS误差较大情况下的目标轨迹识别、高精度定位
本文提出一种基于贝叶斯更新的地面目标轨迹估计方法。通过生成多条候选轨迹并实时计算其与GNSS观测数据的匹配概率，利用最小欧式距离和似然函数更新轨迹概率，最终选择概率最高的轨迹作为目标运动路径。实验结果表明，该方法相比直接GNSS观测显著降低了定位误差（X/Y轴误差均值分别减少35%/28%），误差累积分布函数更接近理想值。算法采用MATLAB实现，通过概率热图和误差曲线直观展示轨迹匹配过程的有效性，为复杂环境下的目标跟踪提供了一种可行的解决方案。
2025-12-24 07:30:29
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原创 【MATLAB代码】多频GNSS系统中，对不同频段的信号进行维纳滤波，满足高精度独立定位的需求，附完整的MATLAB代码
本文提出了一种基于维纳滤波的BDS多频信号处理方法，通过融合B1L和B3L频段观测数据，结合电离层延迟补偿，有效提升了GNSS定位精度。MATLAB仿真结果显示，该方法将原始观测误差从1.0-1.5米降低至0.3米左右，改善率达70%以上。实验验证了维纳滤波结合加权融合策略在抑制测量噪声和电离层延迟方面的有效性，并提供了完整的性能评估和三维轨迹可视化。该算法可直接应用于北斗等GNSS系统的精密定位场景。
2025-12-24 07:28:57
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原创 【MATLAB例程】加速度计、陀螺仪（IMU数据）使用维纳滤波（Wiener Filtering）降噪，并给出滤波前后的对比|附代码例程
IMU滤波、误差分析
2025-12-23 07:02:02
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原创 【MATLAB免费例程】多无人机，集群多角度打击目标，时间与角度约束下的协同攻击算法，附下载链接
摘要：该MATLAB代码实现了一个多无人机协同攻击仿真系统，主要特点包括：1) 采用随机初始位置和均匀分布攻击角度初始化无人机群；2) 基于贝塞尔曲线进行路径规划，生成平滑飞行轨迹；3) 通过动态调整速度实现时间同步，确保所有无人机同时到达目标；4) 提供动态仿真可视化，展示无人机轨迹和距离变化过程。系统输出包括路径长度、速度、攻击角度等参数，以及最终的距离误差和时间偏差分析，适用于无人机集群协同作战的算法研究和性能评估。
2025-12-23 07:01:07
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原创 【MATLAB代码】多无人机，集群多角度打击目标，时间与角度约束下的协同攻击算法
本文介绍了一个基于MATLAB的多无人机协同攻击仿真系统。该系统通过贝塞尔曲线规划无人机路径，实现时间同步和角度约束下的协同攻击任务。算法首先计算各无人机的攻击进入点，然后调整飞行速度确保同时到达目标。仿真结果显示，6架无人机能在指定时间从不同角度同步抵达目标位置，验证了算法的有效性。代码提供了动态可视化功能，可直观展示无人机群的协同飞行过程，适用于无人机群体协同任务的性能评估与优化。
2025-12-22 09:17:08
907
原创 【MATLAB代码】结合IMU（加速度计、陀螺仪）的噪声特性、使用维纳滤波（Wiener Filtering）优化IMU的性能，给出滤波前后的对比|附完整代码
本文介绍了一个完整的IMU传感器噪声仿真与去噪系统MATLAB实现。该系统模拟了加速度计和陀螺仪的典型噪声特性（包括白噪声、偏置不稳定性等），并采用频域维纳滤波方法进行信号优化。实验结果显示，维纳滤波显著降低了信号噪声：加速度计RMSE改善率达[具体数值]%，陀螺仪改善率达[具体数值]%。代码提供了完整的噪声分析、滤波实现和性能评估流程，可直接运行并可视化滤波前后的信号对比及误差分析。该方案为IMU数据预处理提供了有效的噪声抑制方法。
2025-12-22 07:28:34
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原创 【2026课题推荐】基于小波/互相关/FFT的卡尔曼滤波的轨迹估计，及MATLAB例程的运行结果
本文介绍了导航与定位领域的前沿研究课题，重点对比了多种信号处理方法及其在轨迹估计中的应用。小波变换适用于非平稳信号处理，FFT用于频域分析，互相关可实现多传感器数据匹配，而卡尔曼滤波则提供最优递归状态估计。文章还展示了MATLAB仿真结果，验证了这些方法在轨迹跟踪中的综合应用效果，包括信号预处理、特征提取和状态估计等关键环节。最后提供了不同方法的适用场景对比表，为相关研究选题提供了参考依据。
2025-12-20 15:57:27
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原创 【课题推荐】基于视觉（像素坐标）与 IMU 的目标/自身运动估计（Visual-Inertial Odometry, VIO），课题介绍与算法示例
本文提出基于视觉-IMU融合的运动估计方法，结合图像特征和惯性测量数据实现精准定位。研究采用扩展卡尔曼滤波(EKF)融合高频IMU数据（加速度/角速度）与低频视觉数据（特征点坐标），通过坐标变换、误差动力学建模和时间戳对齐实现传感器数据融合。MATLAB实现包含运动模型积分、旋转矩阵计算和状态估计等模块，可视化结果展示了三维轨迹估计效果。该方案适用于无人驾驶、机器人导航等领域，可通过引入GPS或优化算法进一步提升精度。研究为多传感器融合定位提供了可行解决方案和技术参考。
2025-12-20 15:55:47
826
原创 【2025-2026课题推荐】Rao 检测 + 自适应噪声估计的滤波（AEKF/Sage-Husa）
Rao检测，SageHusa自适应的推荐方向
2025-12-19 07:48:59
818
原创 【MATLAB例程】多锚点RSSI定位和基站选择方法，基于GDOP、基站距离等因素。以Wi-Fi定位为例，附下载链接
多锚点定位系统中锚点选择对定位精度的影响，比较了随机选择、最近选择和最优构型三种锚点选择方法。通过几何精度因子（GDOP）分析发现，最优构型选择（即锚点均匀分布且包围目标）能显著提高定位精度。仿真实验显示，在100m×100m区域内，最优构型方法相比随机选择定位误差降低，蒙特卡洛验证稳定性。提供MATLAB实现代码
2025-12-19 07:46:59
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原创 【2026课题推荐】路侧感知车辆轨迹跟踪（摄像头、毫米波雷达、IMU等融合），附MATLAB仿真的初步验证结果
本文探讨了智能交通系统中的路侧感知技术，重点分析了摄像头和毫米波雷达两种传感器的优缺点，提出多传感器融合方案。介绍了车辆轨迹跟踪的核心流程，包括目标检测、数据关联、状态估计和轨迹管理，并详细说明了卡尔曼滤波等核心算法。通过MATLAB仿真程序模拟了多传感器测量特性，采用卡尔曼滤波进行状态估计，实现了车辆轨迹跟踪的可视化分析和性能评估。研究为路侧感知系统的开发提供了技术参考和实现方案。
2025-12-18 07:44:01
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原创 【2025~2026课题推荐】多锚点RSSI定位，遍历不同的锚点组合，基于定位误差，自动选择最佳精度的锚点星座，方法介绍与讲解
多锚点RSSI定位，通过遍历不同的锚点组合，计算定位误差，自动选择最佳精度的锚点星座
2025-12-18 07:43:06
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原创 【MATLAB代码】多锚点Wi-Fi定位和基站选择方法，基于锚点构型、距离等因素，完整代码可复制
在多锚点定位中，锚点的选择对最终定位结果有重要影响。通过几何分布、距离最小化和加权优化等方法，可以有效提高定位精度。结合上述方法的公式和MATLAB代码，可以为锚点选择提供实用的解决方案。根据实际应用的需求，可以选择适当的锚点选优方法，确保定位系统的性能和可靠性。
2025-12-17 07:33:30
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原创 【2025~2026课题推荐】跟踪突变状态，且初值降敏的强跟踪容积卡尔曼滤波（强跟踪容积卡尔曼滤波器）
本文提出一种基于强跟踪容积卡尔曼滤波(ST-CKF)的机动目标跟踪方法，针对传统滤波算法在初始状态偏离、目标机动突变时的性能不足问题。该方法通过自适应渐消因子调整预测协方差，增强对初值偏差的鲁棒性，并设计了基于新息序列的在线调优机制。实验结果表明，相比EKF、UKF等算法，ST-CKF在位置误差(RMSE)和收敛速度方面表现更优，尤其在目标机动时刻能保持更稳定的跟踪性能。创新点包括理论框架构建、初值降敏机制和多重渐消因子策略设计，为复杂环境下的目标跟踪提供了新思路。
2025-12-17 07:27:15
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原创 【MATLAB例程】带有突变状态、且初值偏差较大时，强跟踪容积卡尔曼滤波（ST-CKF）用于恶劣环境的定位。附MATLAB代码
本文介绍了一种强跟踪容积卡尔曼滤波器（ST-CKF）算法，用于在恶劣环境下进行目标定位，特别适用于存在突变状态和初值偏差较大的情况。该算法通过自适应调整渐消因子（λ），有效处理机动过程中的状态突变，提高滤波器的跟踪能力。程序采用匀速运动模型描述目标状态，模拟了包含过程噪声和机动突变的复杂轨迹，并通过位置观测函数获取传感器数据。与标准容积卡尔曼滤波器（CKF）对比表明，ST-CKF在状态突变时能更快适应并纠正初值误差，显著提升定位精度。该算法适用于自动驾驶、无人机定位等高精度跟踪任务，具有参数可调、鲁棒性强等
2025-12-16 07:30:52
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原创 【MATLAB例程】多锚点蓝牙定位系统——多个蓝牙信号源（锚点）的优选，实现未知点定位|附代码下载链接
多锚点蓝牙定位系统利用多个蓝牙信号源（锚点）来确定目标设备的位置。带有锚点优选的过程，可以选择最重要的若干个锚点，降低计算量、锚点配置数量
2025-12-16 07:29:36
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原创 【MATLAB例程】多频率分段信号生成、小波变换与傅里叶变换的时频分析对比、小波检测突变信号的示例。附代码下载链接
小波变换、傅里叶变换，信号处理。
2025-12-15 07:23:17
1169
原创 【EKF定位滤波例程】三维空间（XYZ）速度与位置观测与滤波（使用扩展卡尔曼滤波EKF），状态量和观测量都是非线性的。附MATLAB例程下载链接
本文介绍了一个基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的三维强非线性系统状态估计MATLAB程序。该程序针对包含位置和速度的六维状态系统，通过非线性动力学模型构建强非线性场景，验证EKF在复杂条件下的滤波性能。程序提供了三维轨迹对比图、各维度状态曲线、误差分析曲线以及详细的误差统计结果，包括最大误差、均值和标准差。结果显示EKF能有效处理强非线性系统的状态估计问题。文章包含部分核心代码展示，完整代码可通过提供的链接下载。该程序原创实现，非AI生成，保证可运行性，截图为实际运行结果。适用于导航、定位等需要处理非线性动力学
2025-12-15 07:20:21
541
原创 四维扩展卡尔曼滤波（EKF）的非线性状态估计，状态为XY的速度和位置。非线性系统，观测为速度和位置，MATLAB。附代码下载链接
四维扩展卡尔曼滤波（EKF）的非线性状态估计，状态为XY的速度和位置。非线性系统，观测为速度和位置。非线性的状态量和观测量。非线性状态方程和观测方程。强非线性系统，包含完整的MATLAB下载链接
2025-12-13 07:05:51
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原创 【MATLAB代码】小波变换与傅里叶变换的时频分析对比、小波检测突变信号
本文对比了傅里叶变换(FFT)、短时傅里叶变换(STFT)和小波变换(CWT)在非平稳信号分析中的性能。通过MATLAB仿真实验表明：FFT虽能快速分析频率成分但完全丢失时间信息；STFT提供时频折中分析但分辨率受限；CWT则展现出优异的时频局部化能力，能精确定位频率成分出现时间，并在突变信号检测中清晰标识突变点位置(如0.5s处的突变)。结果表明小波变换特别适合分析快速变化的非平稳信号和检测瞬态特征。
2025-12-13 07:04:24
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原创 【MATLAB代码】多频率成分的噪声信号（拉普拉斯噪声、脉冲噪声与高斯噪声的混合非高斯扰动）使用自适应阈值的小波变换进行去噪。附MATLAB代码
小波变换，非高斯噪声去噪方法，对比自适应软阈值和分位数阈值两种去噪策略，在混合拉普拉斯噪声、脉冲噪声和高斯噪声环境下实现了鲁棒去噪。MATLAB源代码可直接运行，适用于工程应用中的复杂噪声环境信号处理。
2025-12-12 07:33:46
154
原创 【EKF定位滤波代码】3D空间中，非线性的速度与位置，观测与滤波（使用扩展卡尔曼滤波，EKF）。附MATLAB完整代码，订阅专栏后可查看
MATLAB实现扩展卡尔曼滤波(EKF)，三维，强非线性系统示例，用于估计6维状态(位置+速度)。提供可直接运行的完整MATLAB源代码，便于复现实验结果和修改成想要的模型，有中文注释
2025-12-12 07:31:25
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原创 基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的四维非线性状态估计示例，非线性系统，观测为速度和位置。MATLAB的完整代码，粘贴到MATLAB中即可运行
完整MATLAB代码。二维平面上的滤波，强非线性系统，状态为位置和速度
2025-12-11 07:42:14
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原创 【信号处理课题推荐】小波变化：原理、演进与时频分析应用，MATLAB代码示例
小波变换，理论与应用。文章阐述了小波变换的数学原理、多分辨率特性，并通过MATLAB示例展示了其优势。小波变换在信号处理、图像压缩等领域具有广泛应用，未来发展方向包括自适应小波基优化、与深度学习结合等。小波变换为非平稳信号分析提供了有效工具，将持续推动相关领域的发展。
2025-12-11 07:38:23
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原创 【雷达跟踪与滤波|MATLAB例程】平面上的雷达跟踪与UKF（无迹卡尔曼滤波），估计目标轨迹，输出真值、误差曲线、误差特性等
本文介绍了一种基于单雷达极坐标量测（距离+方位角）的二维目标跟踪系统。该系统采用无迹卡尔曼滤波(UKF)处理非线性观测数据，能够有效跟踪平面机动目标。程序模拟目标真实运动轨迹，生成带噪声的雷达观测数据，并对比UKF估计、惯性推演和原始观测三种方法的跟踪性能。通过轨迹可视化、误差曲线和柱状图直观展示UKF在定位精度上的优势，特别处理了方位角的周期性归一化问题以提高滤波稳定性。实验结果表明UKF相比纯惯导推演和直接观测转换具有更小的跟踪误差，适用于单站雷达对机动目标的精确定位。
2025-12-10 07:29:47
744
原创 mathtype报错（预览窗口显示方块）及解决方法（win11）
摘要：MathType公式编辑器在Windows系统中出现预览窗口显示方块的问题，主要原因是字体设置冲突。该操作不仅能修复公式显示异常，还可解决中文显示问题。适用于复杂公式显示异常但简单公式正常的故障情况。
2025-12-10 07:27:52
202
原创 【指纹定位与KF】MATLAB例程，基于KNN指纹定位与卡尔曼滤波，用于二维平面下融合指纹定位结果和IMU数据的滤波融合、高精度定位。附下载链接
MATLAB程序，实现了室内多源融合定位，结合RSSI指纹KNN定位、IMU惯性导航，使用卡尔曼滤波。程序通过配置锚点生成RSSI指纹数据库，模拟目标轨迹并分别计算RSSI和IMU定位结果，最后用卡尔曼滤波融合两种数据。实验结果显示融合方法显著提高了定位精度，输出包括轨迹对比图、误差统计和CDF曲线等。有完整可直接运行的MATLAB代码下载链接
2025-12-09 08:51:25
883
原创 【MATLAB例程】自适应阈值的小波变换去噪，信号噪声：拉普拉斯噪声、脉冲噪声与高斯噪声|混合非高斯。附下载链接
小波变化，附源代码，MATLAB。去噪，噪声非高斯
2025-12-09 08:49:33
816
原创 【MATLAB例程】基于CKF的雷达跟踪与滤波，雷达观测为斜距、俯仰角、方位角。输出误差对比|附代码下载链接
本文提出了一种基于三维容积卡尔曼滤波(CKF)的多传感器融合目标跟踪方法。系统融合单站雷达的极坐标观测(距离、俯仰角、方位角)和IMU的六维数据(加速度与角速度)，实现目标位置、速度和四元数姿态的联合估计。通过构建10维状态向量，完整设计了CKF预测与更新流程，包括非线性运动学积分、极坐标观测转换等关键环节。仿真结果表明，该方法相比单独使用雷达或IMU数据，能显著提升定位精度。文中提供了完整的MATLAB实现代码，涵盖真值生成、传感器建模、滤波算法及误差分析等功能模块。
2025-12-08 11:01:37
815
原创 【跟踪与滤波|MATLAB代码】二维平面上的雷达跟踪与UKF（无迹卡尔曼滤波），高精度估计目标轨迹，输出真值、估计值、误差特性等
本文介绍了一种基于UKF（无迹卡尔曼滤波）的单雷达二维目标跟踪算法。该算法利用极坐标测量（距离和方位角）进行目标定位，通过MATLAB实现并验证其性能。实验结果表明，UKF能有效跟踪目标运动轨迹，相比纯惯导方法显著降低了位置误差（均方根误差0.253m vs 19.07m）。算法包含完整的预测-更新步骤，处理了角度周期性带来的特殊问题，适用于雷达导航与定位场景。源代码可直接运行，输出包含轨迹对比图、误差曲线及数值结果。
2025-12-08 10:59:21
236
原创 【MATLAB定位与滤波代码】基于CKF的雷达跟踪与滤波，雷达观测为斜距、俯仰角、方位角。输出误差对比，订阅专栏后可查看完整代码
本文提出了一种基于三阶容积卡尔曼滤波器(CKF)的多传感器融合系统，用于三维空间中运动目标的跟踪。系统融合单站雷达（距离、俯仰角、方位角）和IMU（加速度、角速度）数据，实现位置、速度和姿态（四元数）的联合估计。仿真结果表明，该方法能有效跟踪带扰动运动的目标，误差曲线显示定位精度良好。MATLAB源代码完整实现了真值生成、传感器建模、惯导推算、雷达观测、CKF滤波等关键环节，可直接运行并可视化结果。系统采用极坐标观测和四元数姿态表示，适用于复杂运动场景下的多源信息融合。
2025-12-06 07:51:35
164
原创 【MATLAB例程】二维指纹对目标的一段轨迹定位，锚点数量可调。输出位置真值、估计值对比，附代码下载链接
本文提出了一种基于KNN算法的室内指纹定位系统，适用于Wi-Fi/蓝牙定位场景。系统通过RSSI信号建立指纹数据库，包含离线（以1m间隔生成参考点网格并采集RSSI均值）和在线（实时KNN匹配定位）两个阶段。核心参数包括5个锚点、路径损耗指数n=5、K=50等。MATLAB实现展示了移动终端轨迹定位效果，输出定位误差曲线和统计结果。该系统支持灵活配置锚点数量和位置，为室内定位研究提供可扩展的算法框架
2025-12-06 07:30:09
596
原创 【自适应IMM】MATLAB编写的创新多模型，基于CA/CT双模型和观测自适应。二维平面目标位置估计，带误差统计特性输出，附代码下载链接
IMM与自适应EKF组合，自适应使用Sage Husa，结合出来的自适应IMM能更加适应系统的不确定性，比标准IMM跟踪误差更低。例程使用CA和CT双模型，可根据示例和注释修改为其他的运动模型。
2025-12-05 07:22:32
680
原创 【MATLAB代码】锚点数量可调的二维指纹定位，对轨迹的定位，输出轨迹真值和估计值。适用于RSSI定位（Wi-Fi、蓝牙等）。订阅专栏后可查看完整代码
本文介绍了一种基于K近邻(KNN)算法的室内指纹定位系统，适用于Wi-Fi、蓝牙等信号强度匹配场景。系统通过RSSI信号建立指纹数据库，采用KNN算法实现移动终端的实时定位。MATLAB代码实现了完整的定位流程，包括：灵活的锚点配置（支持任意数量基站）、指纹数据库构建（100×100m区域网格采样）、在线定位（KNN搜索与位置估计）。系统采用对数距离路径损耗模型，考虑了信号衰减和环境噪声影响。实验结果显示，该方案能有效跟踪移动终端轨迹，并提供定位误差统计（平均误差、标准差等）。代码可直接运行，用户可通过修改
2025-12-05 07:19:20
247
原创 【自适应IMM】MATLAB代码，（CA/CT模型），二维平面，状态为 6 维：[x, vx, ax, y, vy, ay]，包含观测噪声自适应，带误差统计特性输出
本文提出了一种基于自适应交互多模型(IMM)算法的目标跟踪方法，结合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(EKF)实现噪声参数的自适应估计。算法采用CA(匀加速)和CT(匀角速度转弯)两种运动模型，在二维平面上对目标进行跟踪。通过模型概率自适应调整和噪声参数在线估计，有效提高了复杂机动目标跟踪的精度。仿真结果表明，该算法相比单一模型滤波具有更优的轨迹跟踪性能，并能准确输出各轴误差统计特性。文中提供了完整的MATLAB源代码和运行结果，包括轨迹对比图、误差分析图和概率曲线，验证了算法的有效性。
2025-12-04 09:13:23
147
【MATLAB代码】结合IMU（加速度计、陀螺仪）的噪声特性、使用维纳滤波（Wiener Filtering）优化IMU的性能，给出滤波前后的对比
2025-12-21
【MATLAB免费例程】多无人机，集群多角度打击目标，时间与角度约束下的协同攻击算法
2025-12-21
【MATLAB例程】多锚点RSSI定位和基站选择方法，基于GDOP、基站距离等因素 以Wi-Fi定位为例
2025-12-15
【MATLAB例程】带有突变状态、且初值偏差较大时，强跟踪容积卡尔曼滤波（ST-CKF）用于恶劣环境的定位
2025-12-14
【MATLAB例程】多频率分段信号生成、小波变换与傅里叶变换的时频分析对比、小波检测突变信号的示例
2025-12-10
【MATLAB例程】自适应阈值的小波变换去噪，信号噪声：拉普拉斯噪声、脉冲噪声与高斯噪声-混合非高斯
2025-12-09
【EKF定位滤波例程】三维空间（XYZ）速度与位置观测与滤波（使用扩展卡尔曼滤波EKF），状态量和观测量都是非线性的
2025-12-09
四维扩展卡尔曼滤波（EKF）的非线性状态估计，状态为XY的速度和位置 非线性系统，观测为速度和位置，MATLAB
2025-12-08
【雷达跟踪与滤波-MATLAB例程】平面上的雷达跟踪与UKF（无迹卡尔曼滤波），估计目标轨迹，输出真值、误差曲线、误差特性等
2025-12-07
【MATLAB例程】基于CKF的雷达跟踪与滤波，雷达观测为斜距、俯仰角、方位角 输出误差对比
2025-12-06
【MATLAB例程】二维指纹定位，对目标的一段轨迹定位，锚点数量可调 输出位置真值、估计值对比
2025-12-02
【自适应IMM】MATLAB编写的创新多模型，基于CA/CT双模型和观测自适应 二维平面目标位置估计，带误差统计特性输出
2025-12-01
【MATLAB例程】三维环境，雷达跟踪目标与UKF（无迹卡尔曼滤波）的轨迹滤波，雷达观测为：斜距、方向角、俯仰角
2025-11-30
【PSINS进阶例程】雷达三维跟踪与EKF轨迹滤波 带坐标转换，观测为斜距、方向角、俯仰角 MATLAB编写
2025-11-27
【MATLAB例程】3D雷达-IMU融合定位系统（基于扩展卡尔曼滤波）-雷达观测距离、俯仰角、方向角，IMU包括6维（加速度与角速度）
2025-11-26
【matlabfilter例程】二维平面的雷达测角测距定位，单一雷达，KF融合雷达和IMU数据 轨迹绘图、误差绘图输出 附代码下载链接
2025-11-25
【MATLAB例程】【多目标航迹辨识】地面目标轨迹的实时判别系统（基于累计概率的改进方法），附有与传统方法的效果对比
2025-11-25
TCN（时间卷积网络）训练多输入、单输出的序列，预测的同时融合多传感器的数据 MATLAB代码
2025-11-25
【MATLAB例程分享】ARIMA模型用于GNSS定位误差预测，背景为GNSS接收机在城市峡谷环境下的定位误差预测
2025-11-23
【python代码】无监督学习辨识异常点的例程：孤立森林(Isolation Forest)、DBSCAN聚类、K-Means聚类、LOF局部异常因子，四种方法对比
2025-11-20
【TCN与LSTM例程】TCN(时间卷积网络)与LSTM（长短期记忆）训练单输入单输出，用于拟合一段信号，便于降噪 MATLAB
2025-11-18
【自适应滤波例程】自适应窗口滑动滤波，MATLAB实现：对比原始信号、固定窗口滤波、自适应窗口滤波
2025-11-18
MATLAB训练TCN（时间卷积网络）代码，训练带噪声的一维序列
2025-11-18
【鲁棒自适应卡尔曼滤波的代码】混合高斯形式的噪声，基于Sage Husa自适应的线性卡尔曼滤波，含蒙特卡洛实验
2025-11-16
【Python例程】集合卡尔曼滤波（EnKF）在Lorenz63混沌系统中的状态估计仿真
2025-11-12
【MATLAB例程】二维平面的TOA定位，几何精度因子GDOP和克拉美罗下界CRLB计算与输出
2025-11-12
【PSINS工具箱】基于工具箱的单独GNSS导航、单独INS导航、两者结合组合导航，三种导航的对比程序
2025-11-11
【MATLAB例程】三个雷达、三维空间上的目标跟踪，与UKF滤波，观测为斜距、俯仰角、方位角
2025-11-09
多雷达二维目标跟踪滤波系统 - UKF实现，匀速运动模型 雷达数量可以自适应
2025-11-09
【MATLAB例程】2雷达二维目标跟踪滤波系统-UKF（无迹卡尔曼滤波）实现，目标匀速运动模型（带扰动）
2025-11-09
MATLAB例程-2个雷达二维目标跟踪滤波系统，EKF实现，匀速运动模型，雷达观测数据为：距离&方位角，输出：目标状态估计（位置、速度）
2025-10-30
【MATLAB例程】多个雷达（数量自适应）的三维目标跟踪滤波系统，目标匀速运动，EKF-观测为（斜距、俯仰角、方位角）
2025-10-29
【雷达跟踪滤波例程】3个雷达的三维目标跟踪滤波系统，目标匀速运动，滤波为EKF-观测：斜距、俯仰角、方位角 MATLAB
2025-10-29
【自适应互补滤波MATLAB例程】基于幅值自适应的互补滤波方法与标准互补滤波对比，MATLAB例程
2025-10-27
【自适应滤波例程】基于新息的自适应自适应容积卡尔曼滤波（ACKF），自适应调节QR
2025-10-26
空空如也
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