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搜索资源 - Unscented Particle Filtering
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工学博士学位论文
目前，扩展卡尔曼滤波是研究初始对准和惯性/GPS组合导航问题的一个主要手段。
但初始对准和惯性/GPS组合导航问题本质上是非线性的，对模型进行线性化的扩展卡
尔曼滤波在一定程度上影响了系统的性能。近年来，直接使用非线性模型的
UKF(Unscented Kalman Filtering, UKF)和粒子滤波，正在逐渐成为研究非线性估计问题
的热点和有效方法。
本文研究了UKF和粒子滤波两种非线性滤波方法，并将其应用于非线性静基座对
准和惯性
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utilities for Kalman filtering, unscented filtering, particle filtering, and miscillaneous other things. This code is stable and fast. -utilities for Kalman filtering, unscented filtering, particle filtering, miscillaneous and other things. This code
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This a collection of MATLAB functions for extended Kalman filtering, unscented Kalman filtering, particle filtering, and miscellaneous other things. These utilities are designed for reuse and I have found them very useful in many projects. The code h
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关于粒子滤波的仿真程序,比较了粒子滤波和卡尔曼滤波的优缺点,the unscented particle filtering
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关于粒子滤波的仿真程序,比较了粒子滤波和卡尔曼滤波的优缺点-the unscented particle filtering
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BAYESIAN FILTERING: including KF, EKF, Unscented EKF, Particle Filter & etc
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实现一维小波变换文中详细介绍了函数优化（有无约束均可）、组合优化算法的原理和源程序，算法效率极高，欢迎下载。附件有更多的遗传算法算例，共研究算法用。 -realize wavelet transmit utilities for Kalman filtering, unscented filtering, particle filtering, and miscillaneous other things. This code is stable and fast.
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对目前非线性滤波的主要算法即扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和不敏粒子滤波的滤波模型、适用条件、性能进行了分析比较，给出了每种方法的计算复杂度．通过一个非线性非高斯模型进行了仿真，验证了这些算法的性能。-Present the main algorithms of the nonlinear filtering extended Kalman filter, Unscented Kalman filter, particle filter, particle filt
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本文分别就纯方位角跟踪中的机动目标跟踪、有信号传输时延时的跟踪及一类特定的多目标跟踪问题进行了较为系统和深入的研究。首先，针对非机动目标提出一种智能距离参数化无味滤波方法，与传统方法相比，改进了跟踪初始性能、滤波精度以及优化了系统资源。其次，针对机动目标纯方位角跟踪提出一种将交互多模型和核粒子滤波结合的方法，在维持跟踪精度的前提下，大幅减少了所需粒子数，改善了系统实时性。-This paper bearings-only tracking of maneuvering target tracki
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MATLAB三种卡尔曼滤波对比，分别是扩展卡尔曼滤波EKF，不敏卡尔曼滤波UKF，粒子滤波PF。有跟踪效果和估计值误差。-MATLAB the three Kalman filtering contrast, extended Kalman filter EKF, Unscented Kalman Filter UKF, particle filter PF. Tracking effect and the estimated value of the error.
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完整的Kalman Filter、EKF、IEKF、Unscented Kalman Filter及Particle Filter滤波程序。-The complete Kalman Filter, EKF, IEKF, Unscented Kalman Filter and Particle Filter filtering procedure.
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对粒子滤波、无迹卡尔曼滤波以及扩展卡尔曼滤波的算法做了对比，表现了粒子滤波的良好特性。-Particle filtering, unscented Kalman filter and extended Kalman filter algorithm to do a comparison, the performance characteristics of a good particle filter.
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MIT博士后Kevin Murphy提供了一个针对卡尔曼滤波的MATLAB工具箱，包含了功能、描述、各种典型滤波器，如粒子滤波、扩展卡尔曼滤波器和无味卡尔曼滤波器等-Kevin Murphy, a postdoc in the MIT AI Lab, provides several MatLab toolboxes, including a Kalman filter toolbox which contains functions and scr ipts for the Kalman fi
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Nando de Freitas' sequential Monte Carlo demos in Matlab. Unscented Particle Filter.
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研究目标跟踪的状态估计方法，最小二乘估计，Kalman滤波，扩展Kalman滤波，无迹Kalman滤波以及粒子滤波等，理论及MATLAB源程序。(The state estimation methods of target tracking, least square estimation, Kalman filtering, extended Kalman filtering, unscented Kalman filtering and particle filtering, theory
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