EKF+PF的MATLAB例程

原创已于 2024-07-11 13:17:33 修改 · 265 阅读

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#matlab #开发语言

于 2024-03-10 21:54:53 首次发布

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本文提供了一个包含中文注释的MATLAB程序，详细实现了扩展卡尔曼滤波（EKF）与粒子滤波（PF）的结合应用。程序包括源码和展示的误差时序图及累计概率密度图。

EKF+PF

扩展卡尔曼滤波与粒子滤波的MATLAB程序，有中文注释

程序源码

% EKF+PF效果对比
% author:Evand
% 作者联系方式：evandjiang@qq.com（除前期达成一致外，咨询需付费）
% date: 2024-1-10
% Ver2
clear;clc;close all;
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扩展卡尔曼滤波与粒子滤波例程

985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB

02-18

499

三维滤波，非线性系统状态与非线性观测，使用EKF和PF进行滤波，输出滤波值曲线与误差对比。

《MATLAB定位与滤波例程》专栏目录，持续更新……

985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB

03-15

409

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。

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永磁同步电机无感FOC（扩展卡尔曼滤波EKF位置观测控制）

qq_28149763的博客

04-11

5821

卡尔曼滤波算法最早于上世纪六十年代由美国学者R.E.Kalman 提出，该算法应用数据融合思想通过确定不同的增益达到对辨识目标的准确估计，以最小方差估计为基本理论的计算方法。与其他无位置传感器算法相比，卡尔曼滤波器可以削弱系统的噪声和测量误差，根据系统的多输入，利用一系列算法进行参数的最优估计。（卡尔曼滤波公式推导请参考“滤波算法整理”第6小节）

EKF+UKF+CKF+PF的效果对比|三维非线性滤波|MATLAB例程

985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB

07-01

1844

标题里的EKF、UKF、CKF、PF分别为：扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波、粒子滤波。EKF是扩展卡尔曼滤波，计算快，最常用于非线性状态方程或观测方程下的卡尔曼滤波。但是EKF应对强非线性的系统时，估计效果不如UKF。UKF是无迹卡尔曼滤波/无味卡尔曼滤波，使用UT变换产生多个sigma点，对点的预测和加权求和来模拟非线性的转移，精度较高、计算量也比较大。但是UKF的UT变换理论依据不明确，且实际运行时容易出现矩阵奇异的情况，因此提出来CKF。

【matlab例程】无迹粒子滤波（UPF）的例程，用于三维环境下多雷达目标跟踪，非线性系统

985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB

08-02

669

本文提出一种基于无迹粒子滤波(UPF)的多雷达目标三维跟踪算法。该算法通过三个观测站的斜距、方位角和俯仰角观测数据，结合IMU信息实现对非匀速运动目标的三维轨迹估计。创新性地采用动态重采样策略和混合引导分布优化粒子采样效率，并引入角度周期性补偿和观测矩阵动态线性化技术处理非线性问题。实验结果显示，相比传统EKF方法，位置精度提升且抗野值能力增强3倍，在减少粒子数情况下仍保持等效精度。算法支持多目标同步跟踪，并提供位置RMSE、速度RMSE等统计特性输出，适用于复杂环境下的多传感器融合定位场景。

MATLAB滤波工具箱演示——自定义维度、滤波方法的例程演示与绘图、数据输出

985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB

05-02

1193

使用MATLAB的界面做了一个MATLAB滤波工具箱demo，本文章给出演示：自定义维度、滤波方法的例程演示与绘图、数据输出。

卡尔曼讲解与各种典型进阶MATLAB编程（专栏目录，持续更新……）

985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB

10-18

613

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。

关于卡尔曼滤波、MATLAB编程的专栏介绍

matlabfilter的博客，所有代码可联系获取

10-20

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EKF+UKF+CKF+PF的效果对比-三维非线性滤波-MATLAB例程

07-01

程序背景是组合导航下的卡尔曼滤波，三维状态量可以理解成三维的位置，也可以理解成三维的速度。相应的，三维的输入量可以理解成三维的...初始化→运动模型建立→滤波参数设置→EKF→UKF→CKF→PF→误差计算→结果绘制

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08-12

我们将深入探讨标题为“pf_filter.rar_matlab例程_matlab_”的压缩包文件中的核心知识点，该文件包含五种常用的粒子滤波（Particle Filter, PF）算法，以及与扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）的比较...

Kalmanstudy.zip_matlab例程_matlab__matlab例程_matlab_

08-09

**卡尔曼滤波（Kalman ...通过深入理解和实践这些MATLAB例程，你可以掌握卡尔曼滤波的基本概念，并将其应用于实际问题中，解决动态系统的估计问题。同时，也可以拓展学习其他高级滤波算法，以应对更复杂的应用场景。

upf_demos.zip_ ekf time series_EKF UKF PF _forecasting_pf

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无香粒子滤波的一个matlab例程，其中有ekf,ukf,pf,upf

【微实验】数模美赛备赛MATLAB实战：一文速通各种“马尔可夫”（Markov Model）

Harrytutu_ZuiYue的博客

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摘要：本实验通过MATLAB实现了马尔可夫模型三大变体的仿真应用。马尔可夫链(MC)成功预测股票涨跌趋势，验证了稳态分布特性；隐马尔可夫模型(HMM)准确完成词性标注任务，Viterbi算法推断结果与语义逻辑一致；马尔可夫决策过程(MDP)通过Q-Learning在复杂网格环境中规划出最优路径，训练成功率100%。实验结果表明，三类模型均能有效处理时序数据，其中MC适用于随机过程建模，HMM擅长序列标注，MDP在决策优化方面表现突出。模型性能验证了马尔可夫"无后效性"假设的实用价值，为金

【MATLAB代码介绍】【空地协同】UAV辅助的UGV协同定位，无人机辅助地面无人车定位，带滤波，MATLAB

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UAV辅助UGV的协同定位仿真系统,可评估在GNSS精度不足时，引入空中平台对地面定位的改善效果

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随机非线性薛定谔方程数值求解方案，结合龙格库塔方法（时间）和中心差分方法（空间）。

使用MATLAB绘制3D心形图和玫瑰花图案

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基于GA遗传优化的分位数回归QRBILSTM网络模型的多输入单输出预测算法matlab仿真