对比无迹卡尔曼滤波与扩展卡尔曼纳滤波

无迹卡尔曼滤波的实例代码，真的是做非线性状态估计时的一把好手。比起传统的 EKF，它不需要手动线性化模型，省了不少麻烦，适合那种传感器数据比较杂、系统模型又不是规整的场景。压缩包里有一份Ukf相关资源，包括代码和仿真结果，跑起来看看效果就知道它到底强在哪儿了。

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。

本项目利用Matlab软件，实现了扩展卡尔曼滤波算法，并提供了可直接运行的代码示例。该项目可为学习和应用扩展卡尔曼滤波提供参考。

无迹卡尔曼滤波的状态建模方式，比较适合非线性系统的信号。原理其实不复杂，核心就是通过一套“采样点”和“均值协方差”的计算，把系统状态估得更准。嗯，滤波精度比扩展卡尔曼还要稳点，是在系统不太线性的时候效果更。 状态空间模型的构建，是整个滤波的基础。建议用Matlab搭配来搞，工具支持比较全，而且文档和例子也多。网上也有不少可跑通的代码，比如无迹粒子滤波的 Matlab 实现，可以参考下。 信号滤波这一块，主要是降噪+状态预测。适用于那种传感器数据有波动的场景，比如自动驾驶、飞控系统啥的。代码逻辑还算清晰，调参的时候记得注意协方差矩阵的设置，影响挺大的。 对比类的资源你也可以看看，比如扩展卡尔曼

这是经过测试的Matlab程序，是对改进的扩展卡尔曼滤波（EKF）的实现。欢迎有需要的朋友自行下载。

概述了卡尔曼滤波的理论和应用，包括卡尔曼滤波简介和相关资料。

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。

卡尔曼滤波：原理与实现 原理：卡尔曼滤波是一种用于估计状态（位置和速度等）的递归算法，该算法考虑了测量不确定性和过程噪声。其核心思想是使用来自过程模型的预测估计和来自测量模型的测量估计，通过加权平均来得到最优估计。 实现：卡尔曼滤波可以使用各种编程语言实现，包括 MATLAB、C 和 C++。实现时需要指定过程模型、测量模型、初始状态估计和协方差矩阵。 应用：卡尔曼滤波广泛应用于各种领域，例如导航、控制和数据处理。它可以有效地处理测量不确定性和过程噪声，并为动态系统提供准确的状态估计。

卡尔曼滤波是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。介绍了卡尔曼滤波的MATLAB实现方法，详细讨论了其在实际应用中的效果和优势。