MATLAB代码实现白噪声滤波器-KF卡尔曼滤波器

维纳最速下降法滤波器和卡尔曼滤波器设计，包括Matlab仿真实现。

卡尔曼滤波器是一种用于估计动态系统状态的递归滤波算法。它广泛应用于目标跟踪、导航和控制等领域。卡尔曼滤波器算法的核心思想是通过不断更新状态估计和协方差矩阵来逼近真实状态。其特点是能够处理非线性系统和噪声干扰，提供高精度的状态估计。

该库汇集了不同卡尔曼过滤器的 Matlab、C++ 和 Python 实现，包括连续离散扩展卡尔曼滤波器。我们还添加了其他过滤器，如 UKF、集成滤波和粒子滤波。通过在各种场景下测试实现，我们验证了它们与预期稳态协方差的一致性。欢迎使用和参考该库，如有任何问题或想要贡献，请联系 zonov dot ca。

这是一个带有Matlab用户界面的卡尔曼滤波程序，具备详细的注释和三个示例供学习参考。它能够帮助开发者理解和设计各种类型的卡尔曼滤波器，对于学习和研究具有重要的指导意义。此外，还包含了初学者上手学习卡尔曼滤波的文档。

卡尔曼滤波是一种常用的技术，在Matlab中实现无迹卡尔曼滤波器时，可以借助于Yi Cao教授于2011年发布的代码。该滤波器能够根据输出历史进行准确的预测和平滑处理，特别是在预测噪声范围可控的情况下，其跟踪和平滑性能得到显著提升。

在卡尔曼滤波器介绍文档中，展示了如何应用卡尔曼滤波器来估计常数随机变量，例如电压。条件状态转移矩阵A设为1，控制输入u设为0，状态变量对观测变量的系数H设为1，状态的初始值x0设为0，误差协方差矩阵的初始值P0设为1。观测值包含均值为零、方差为0.1的正态分布误差。

在这个项目中，利用无味卡尔曼滤波器结合声纳和雷达测量，估计运动物体的状态。项目要求确保RMSE值低于规定的公差。Term 2 Simulator提供了必要的文件，适用于Linux或Mac系统。对于Windows系统，可以使用Docker、VMware或安装uWebSocketIO来进行设置和安装。

这个项目利用卡尔曼滤波器，结合激光雷达和雷达测量，估计感兴趣的运动物体状态。为了在Linux或Mac系统上设置和安装，可以下载包含所需文件的存储库。对于Windows用户，建议使用Docker或VMware进行安装。

AGIMM-KF自适应网格交互多模型卡尔曼滤波器 是一种先进的追踪算法，基于传统的 IMM（交互多模型）算法进行扩展，加入了 自适应模型集调整 功能，能够有效应对复杂的运动轨迹跟踪问题，特别是在目标的转弯率不确定的情况下表现出色。该滤波器能够高效处理动态系统中的不确定性，并在需要精确预测直线和转弯运动的场景中尤为适用。 IMM（交互多模型）算法是一种将多个模型结合起来的滤波方法。它通过对不同模型的预测结果进行权重分配，进而提高整体估计精度。IMM-KF 利用卡尔曼滤波器作为基础，卡尔曼滤波器是一种经典的线性最优估计算法，能够有效处理随机噪声和系统不确定性。 然而，传统的 IMM 可能无法很好地