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examples_NFT2
- 介绍了几个基于EKF扩展卡尔曼滤波的例子，可以帮助更好的理解扩展卡尔曼滤波
SAfilteringmethod
- 卫星姿态确定及敏感器误差修正的滤波算法研究。介绍了几种不同的滤波算法，如卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波，粒子滤波等在姿态确定上的应用，并比较了它们仿真的结果
EXTENDED_KALMAN_FILTER_example
- 扩展卡尔曼滤波源代码 希望能够对学习Kalman技术的朋友有所帮助
anolinerfilter
- 粒子滤波算法受到许多领域的研究人员的重视，该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度。在扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法的基础上，本文提出一种新型粒子滤波算法。首先用Unscented卡尔曼滤波器产生系统的状态估计，然后用扩展卡尔曼滤波器重复这一过程并产生系统在k时刻的最终状态估计。在实验中，针对非线性程度不同的两种系统，分别采用五种粒子滤波算法进行实验。结果证明，本文所提出算法的各方面性能都明显优于其他四种粒子滤波算法。
ekfslam_v1.0
- SLAM实时定位与地图创建,采用扩展卡尔曼滤波器,实现机器人定位与地图绘制
EKFmatlab
- 扩展卡尔曼matlab编程的一种实现方法．
kalman_intro_chinese_V1.2
- 在1960年，卡尔曼出版了他最著名的论文，描述了一个对离散数据线性滤波问题的递归解决方法。从那以后，由于数字计算的进步，卡尔曼滤波器已经成为广泛研究和应用的主题，特别在自动化或协助导航领域。 卡尔曼滤波器是一系列方程式，提供了有效的计算（递归）方法去估计过程的状态，是一种以平方误差的均值达到最小的方式。滤波器在很多方面都很强大：它支持过去，现在，甚至将来状态的估计，而且当系统的确切性质未知时也可以做。 这篇论文的目的是对离散卡尔曼滤波器提供一个实际介绍。这次介绍包括对基本离散卡尔曼滤波器
ekf_3dcv_filter
- 程序应用扩展卡尔曼滤波，实现单站定位算法。
ExtendedKalmanfilter
- 自适应扩展卡尔曼滤波算法Extended Kalman filter
ekf
- 扩展卡尔曼滤波跟踪一个自由落体物体，并与粒子滤波相比较
TDOAAOA
- TDOAAOA定位的扩展卡尔曼滤波定位算法
UKFvsEKF
- 扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波的跟踪滤波性能的比较
ekfm
- 目标跟踪的扩展卡尔曼滤波算法主函数的文件是：kal_demo.m 近似网格滤波的主函数文件是：bayes_demo.m 近似网格滤波划分网格的方法是：以目标上一个时刻的位置作为中心进行网格的划分，每个网格大小为1，
ekfm
- 一个扩展卡尔曼滤波的matlab程序,是个不错的学习例子
23825737ExtendedKalmanFilter
- ExtendedKalmanFilter扩展卡尔曼滤波
ExtendedKalmanFilter
- 利用TDOA/AOA定位方法采用扩展卡尔曼滤波定位算法的matlab程序仿真代码
117143175EKFUKF_1_1
- 扩展卡尔曼和无迹卡尔曼的matlab仿真比较。
Objecttracking
- 跟踪相关论文，《基于彩色图像的机器人视觉跟踪》《基于扩展卡尔曼滤波的主动视觉跟踪技术》《基于视觉和扩展卡尔曼滤波的位姿和运动估计新方法》《一种运动目标检测与跟踪快速算法的研究》
ukf and ekf
- matlab 扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波工具箱，国外大牛编写的，相当好用，很规范，有帮助文档