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GPSDREKF
- 扩展Klman滤波在车辆GPS/DR组合定位系统信息融合中的应用，主要包括：产生车辆运行轨迹，GPS卫星单独定位导航，DR车辆航迹单独定位导航，GPS/DR通过扩展卡尔曼滤波进行多源数据融合实现的组合定位导航。产生的结果有车辆实际运动轨迹，车辆在GPS定位下的运动轨迹，车辆在DR定位下的运动轨迹，车辆在GPS/DR数据融合后组合定位轨迹，以及各种定位方式在北向和东向各自的误差图。(The extended Klman filter in vehicle GPS/DR integrated nav
INS_ukf
- IMU的惯性导航算法实现机制，通过引入非线性卡尔曼滤波算法提高定位的精度。(Implementation of inertial navigation algorithm based on IMU.The nonlinear Calman filtering algorithm is introduced to improve the positioning accuracy.)
GPS_INS组合惯导
- 组合惯性导航，ins+gps 卡尔曼滤波处理，matlab仿真程序(Combination of inertial navigation, ins+gps, Calman filter processing, matlab simulation program)
EKF
- 可实现光流、惯性、地磁组合导航的扩展卡尔曼滤波算法(This program can realize the integration if optical flow/INS/magnetic.)
EKF
- EKF的实现,基于导航数据实现的扩展卡尔曼滤波。参数已经调好了，可以直接用(the implementation of EKF)
Kalman filter
- 卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Ka
czllection-normal
- 以组合大视场星敏感器的卫星自主导航方法为例,设计改进的广义卡尔曼滤波算法,通过仿真,可以看出该算法对减小采样周期所带来的轨()
psins程序
- 惯导算法，惯性导航工具箱最新版，卡尔曼滤波(Inertial navigation algorithm, the latest version of the navigation toolbox)
b_point
- GPS的MATLAB仿真程序，仿真了读取导航电文信息、卡尔曼滤波、解算定位等功能。 (GPS for MATLAB simulation, emulation of the read navigation data information, Kalman filter, calculate the positioning function.)((GPS for MATLAB simulation, emulation of the read navigation data informatio
QTMNQ
- 以组合大视场星敏感器的卫星自主导航方法为例,设计改进的广义卡尔曼滤波算法,通过仿真,可以看出该算法对减小采样周期所带来的轨()
最大熵滤波算法matlab仿真
- 包含基于Huber函数和最大相关熵的抗差滤波算法，以及与卡尔曼滤波算法的对比，用于GNSS导航定位粗差处理。同时主函数中包含混合高斯随机数生成方法。(The Huber function and maximum correntropy criterion based robust Kalman filter is included, which can be used for biases in measurements for GNSS positioning. The mixed Gauss
NamelessCotrunQuad_V1.7.5.1
- 参考国内外主流 飞控（APM、 Pixhawk、 Autoquad、 MWC、 CC3D、 INF、 ANO、 LIGHT 等） 的算法与整体 框架的进行深入学习基础上， 经过软、 硬件的精心设计， 继承与发展， 目前飞控整体功 能相对完善， 主要功能有： 姿态自稳、 超声波、 气压计定高， 低空光流定点悬停、 户外 GPS 定点， GPS 模式下定速巡航、 一键返航着陆等功能， 涵盖飞控学习主要核心算法： 传感器滤波（一阶 RC、 二阶巴特沃斯、 带阻滤波、 陷波滤波等） 、 姿态解