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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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无味卡尔曼滤波的源代码，无味卡尔曼滤波用于估计非线性系统的状态值，优于扩展卡尔曼-tasteless Kalman Filtering source code, unscented Kalman filter for nonlinear systems estimated value of the state, better than the extended Kalman
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该程序为基于粒子滤波的一种新算法,综合MCMC Bayesian Model Selection即MONTE CARLO马尔克夫链的算法,用来实现目标跟踪,多目标跟踪,及视频目标跟踪及定位等,解决非线性问题的能力比卡尔曼滤波,EKF,UKF好多了,是我珍藏的好东西,现拿出来与大家共享,舍不得孩子套不着狼,希望大家相互支持,共同促进.-the program based on particle filter for a new algorithm, Integrated Bayesian MCMC
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一个非线性kalman滤波源代码，借花献佛，希望对你有用。-a nonlinear Kalman Filtering source code, Jiehuaxianbi hope be useful to you.
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扩展卡尔曼滤波器，非线性动态滤波，是一种在线线性化的算法-extended Kalman filter, nonlinear dynamic filtering, is an online linearization algorithms
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非线性卡尔曼滤波跟踪系统的实现和误差分析；供初学目标跟踪的朋友参考使用-nonlinear Kalman filtering system of tracking and error analysis; For beginners target tracking friends reference
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粒子滤波器是通过蒙特卡罗模拟来实现递归贝叶斯滤波，它不需要线性、高斯噪声的假设，适用于任何能用状态空间模型表示的非线性系统，比卡尔曼滤波器的适用范围广。这里给出了几个粒子滤波的matlab编程实例。-Particle filters are using Monte Carlo simulations to achieve the recursive Bayesian filtering, it does not require linear, Gaussian noise assumptions
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在VC++平台上实现的非线性滤波算法，包括卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波。-In VC++ platform to achieve the nonlinear filtering algorithms, including Kalman filtering, extended Kalman filter and unscented Kalman filter.
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Matlab交互式多模型UKF和EKF滤波程序（附说明文档）
-Matlab interacting multiple model UKF and EKF filtering procedures (with documentation)
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基于非线性模型的卡尔曼滤波非均匀性校正算法-Kalman filtering based on nonlinear model of non-uniformity correction algorithm
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本文对于非线性非高斯问题，提出了一种改进扩展卡尔曼滤波（NIEKF）新方法。该方法将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波器方法中，有效地重复利用新的测量信息，还利用Levenberg-Marquardt 方法调整预测协方差阵以保证算法具有全局收敛性。实验结果表明，所提方法具有更高的估计精度，是一种效率较高、性能较好的跟踪方法。-This non-Gaussian for nonlinear problems, an improved extended Kalman filter (NIEKF) th
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EKF仅仅利用了非线性函数Taylor展开式的一阶偏导部分（忽略高阶项），常常导致在状态的后验分布的估计上产生较大的误差，影响滤波算法的性能，从而影响整个跟踪系统的性能。最近，在自适应滤波领域又出现了新的算法——无味变换Kalman滤波器（Unscented Kalman Filter-UKF）。UKF的思想不同于EKF滤波，它通过设计少量的σ点，由σ点经由非线性函数的传播，计算出随机向量一、二阶统计特性的传播。因此它比EKF滤波能更好地迫近状态方程的非线性特性，从而比EKF滤波具有更高的估计精
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这本书提供了坚实的介绍卡尔曼滤波的理论和实践方面的读者。它已经更新了卡尔曼滤波，包括适应非线性滤波，更可靠的平滑方法，并在导航应用程序开发的实施和应用的最新发展。所有的软件是在MATLAB中，提供给读者的机会，发现如何卡尔曼滤波行动，并考虑实际运算需要保持结果的准确性。-This book provides readers with a solid introduction to the theoretical and practical aspects of Kalman filtering.
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This book provides readers with a solid introduction to the theoretical and practical aspects of Kalman filtering. It has been updated with the latest developments in the implementation and application of Kalman filtering, including adaptations for n
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扩展卡尔曼滤波，适用于弱非线性高斯滤波.较为简单-Extended Kalman filter, suitable for weakly nonlinear Gaussian filter
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卡尔曼滤波程序实现，非线性卡尔曼滤波，matlab程序-Nonlinear Kalman filtering, matlab program
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Phase-Based UHF RFID Tracking With Nonlinear
Kalman Filtering and Smoothing
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kalman滤波的经典例程，对于学习和指导使用kalman滤波非常有帮助，还附有Kalman最经典的论文A New approach to Linear filtering and prediction problems以及非线性系统确定采样型滤波算法综述2012控制与决策-kalman filtering classic routines, learning and guidance for using kalman filter is very helpful, but also with
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matlab卡尔曼滤波文件，实现线性和非线性卡尔曼滤波，内容丰富实用-matlab Kalman filter files to achieve linear and nonlinear Kalman filtering, content-rich and practical
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卡尔曼滤波原理及应用—MATLAB仿真主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法，同时也给出其应用领域内的算法仿真实例。第6章介绍了交互多模型Kalman滤波算法。第7章介绍Simulink环境下，如何通过模块库和S函数构建Kalman滤波器，并给出了系统是线性和非线
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