一维非线性扩展卡尔曼滤波|matlab的EKF程序|一维例程源代码

最新推荐文章于 2024-06-26 10:49:52 发布

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卡尔曼讲解与各种典型进阶MATLAB编程专栏收录该内容

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该博客介绍了在一维状态下使用非线性扩展卡尔曼滤波（EKF）的MATLAB程序，展示了程序运行截图，包括状态时序和误差对比。作者还提供了滤波后与滤波前误差的累积分布函数（CDF）图像，并附带了CDF的详细解释链接。

为了满足不同条件下的用途，编了一个简单的一维状态量下的EKF，后面准备出UKF和CKF的版本。
使用的系统是非线性的，以体现算法对于非线性系统的性能。（状态方程和观测方程均设计成非线性的）

程序运行截图

程序都在一个m文件里面，粘贴到matlab的编辑器就能运行，如果中文注释是乱码，改成UTF-8的编码模式即可。
下面是程序运行截图：
状态时序：
在这里插入图片描述
滤波后与滤波前（滤波前有累积误差）的误差的对比图：

误差的累积分布函数图像：

程序源代码

% 一维非线性状态、非线性观测的EKF例程
% Evand©2024，Email：evandjiang@foxmail.com（除

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一维卡尔曼滤波

肘子的博客

04-19

1754

卡尔曼滤波基本概念均值 μ\muμ 期望值 EEE 方差 σ2\sigma^{2}σ2 σ2=1N−1∑n=1N(xn−μ)2 \sigma^{2}=\frac{1}{N-1} \sum_{n=1}^{N}\left(x_{n}-\mu\right)^{2} σ2=N−11n=1∑N(xn−μ)2 标准差 σ\sigmaσ σ=1N−1∑n=1N(xn−μ)2 \sigma=\sqrt{\frac{1}{N-1} \sum_{n=1}^{N}\left(x_{n}-\mu\right)^{2}}

C++下扩展卡尔曼类（EKF）的实现

qiguizhe的博客

01-05

9620

最初的卡尔曼滤波用于解决离散系统的滤波问题，然而工程中常遇到的滤波问题是连续系统产生的滤波问题。 卡尔曼滤波器具有如下形式的离散的状态方程： Xk+1=Ψk+1,kXk+Wk(1)X_{k+1}=\Psi_{k+1,k} X_{k}+W_{k} \tag{1} 但这只是一个高度简化的方程，更多的时候我们能获得的是关于连续系统的如下形式的方程： X˙=f(X)+W(2)\dot X=f(X

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1iekf 一维的迭代扩展卡尔曼滤波算法

05-09

1iekf 一维的迭代扩展卡尔曼滤波算法比较简单的算法

卡尔曼滤波代码整理（一维）

qq_20314133的博客

09-14

2724

struct _1_ekf_filter { float LastP; float Now_P; float out; float Kg; float Q; float R; };void kalman_1(struct _1_ekf_filter *ekf,float input) { ekf->Now_P = ekf->La

扩展卡尔曼滤波的实现

todayq的专栏

12-02

5200

扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter ）与KF的最大的不同，是允许系统模型和测量模型非线性的存在，它的实现较为简单，参照Wikipedia，我把代码贴出来，方便学习交流。采用一个简单的3阶非线性模型，仿真结果如下图： 源代码： EKF_Example: [plain] view plaincopy

【信号处理】扩展卡尔曼滤波EKF（Matlab代码实现）

weixin_46039719的博客

11-19

2421

为解决传统EKF算法中其状态向量维度过大导致该算法运行效率变慢、识别精度下降等问题，本文提出了一种改进的EKF算法，引入模态坐标变换，利用模态坐标转换对传统EKF的状态向量进行处理，构建以模态坐标初始值和结构损伤参数的状态向量。[2]胡文强,胡建鹏,吴飞,陆雯霞.基于EKF的初始状态自适应室内融合定位算法[J].传感器与微系统,2022,41(11):147-151.DOI:10.13873/J.1000-9787(2022)11-0147-05.%x方向的过程噪声向量//相当于Q。行百里者，半于九十。

【matlab代码】平方根扩展卡尔曼滤波（SR EKF）例程，三维非线性系统的滤波

最新发布

02-05

【matlab代码】平方根扩展卡尔曼滤波（SR EKF）例程，三维非线性系统的滤波。通过将扩展卡尔曼滤波（EKF）修改为平方根卡尔曼滤波（SRKF），代码的数值稳定性得到了显著提升，特别适合高维系统或条件数较差的场景。

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扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真中实现对雷达目标的跟踪matlab.zip

04-18

扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真中实现对雷达目标的跟踪matlab.. 扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真中实现对雷达目标的跟踪matlab 扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真中实现对雷达目标的跟踪matlab 扩展卡尔曼滤波(EKF)仿真中实现对雷达目标的...

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3D目标跟踪MATLAB仿真——扩展卡尔曼滤波

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扩展卡尔曼滤波EKF实现3D目标跟踪仿真场景：三维目标，CV模型传感器类型：主动雷达 MATLAB仿真仿真实现; 蒙特卡洛仿真实验，仿真结果：三维跟踪轨迹，各维度跟踪轨迹，估计均方误差RMSE，位置RMSE,速度RMSE...

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扩展卡尔曼滤波算法的matlab程序.doc

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扩展卡尔曼滤波算法的matlab程序.doc

EKF扩展卡尔曼滤波器代码实现

03-31

以匀速直线运动为例，设计了基于距离的目标跟踪算法，即状态量为X、Y轴的位置和速度，观测值为物体到观测站的距离，具体实现过程见代码

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09-30

扩展卡尔曼滤波MATLAB代码，能够实现非线性系统的滤波功能

EKF（扩展卡尔曼滤波程序）

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扩展卡尔曼滤波

Python和C++实现简易的扩展卡尔曼滤波EKF

xiangxianghehe的博客

03-25

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扩展卡尔曼滤波器（EKF，Extended Kalman Filter）是一种非线性状态估计方法。下面是一个简单的二维EKF实现，输入为x和y坐标，输出为坐标(x, y)和速度(vx, vy)。

【EKF实现2维平面上的SLAM】【EKF-SLAM】NWPU 最优估计课程设计（Matlab代码实现）

weixin_66436111的博客

06-26

811

💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。

从零开始使用matlab实现EKF-SLAM算法（含完整代码）

mjmmm的博客

04-27

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扩展卡尔曼滤波器同步定位与建图 (EKF-SLAM) 算法建立在 EKF 的基础上，集成了 EKF 的功能，可解决机器人技术中最具挑战性的问题之一：同时定位与建图 (SLAM)。 EKF-SLAM采用EKF方法来同时估计机器人的状态和周围环境的布局，而无需事先了解位置。这种双重功能对于在未知环境中运行的自主系统至关重要，使它们能够在绘制区域地图时有效导航。 EKF-SLAM 算法一直是自动驾驶车辆和机器人系统开发的基石，为处理现实世界环境中固有的不确定性提供了一个强大的框架。

卡尔曼滤波以及扩展卡尔曼滤波优秀博文汇总

tommy0095的博客

02-26

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卡尔曼滤波优秀讲解博文 1、图说卡尔曼滤波，一份通俗易懂的教程 2、说说卡尔曼滤波以上两篇都翻译自同一篇外文博客，结合着看效果更佳。 3、图解卡尔曼滤波器，无需深厚的数学知识也易懂（第一部分：概述） 4、图解卡尔曼滤波器，无需深厚的数学知识也易懂（第二部分：数学基础背景知识补充） 5、图解卡尔曼滤波器，无需深厚的数学知识也易懂（第三部分：α−β−γ滤波器） 6、图解卡尔曼滤波器，无需深厚的数学知...

基于EKF的航线轨迹预测（完整代码）

tycodehh的博客

12-04

2829

简单地分析了轨迹追踪中基础算法EKF的由来和计算流程，也用简单的例子做了仿真实现，发现了EKF的些许不足，为将来的深入分析和改进提供了思路

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west_gege的博客

12-26

390

EKF应用于一维非线性系统

Matlab实现非线性扩展卡尔曼滤波（NN_EKF.zip）

资源摘要信息: "NN_EKF.zip_EKF 非线性_NN EKF_ekf-nn_kalman+neural_非线性EKF" 是一个包含Matlab程序的压缩包，旨在实现非线性扩展卡尔曼滤波算法。该算法结合了经典卡尔曼滤波器的线性处理能力和神经网络的非线性...