Kalman滤波

利用Matlab编写Kalman滤波器，仅需运行主文件（main.m）即可实现。

IMM-KAlman滤波技术是一种先进的状态估计方法，结合了交互式多模型（IMM）和卡尔曼滤波技术。它在实时系统中的应用已经展示出显著的优势，特别是在需要处理多模型和不确定性的环境中。IMM-KAlman滤波技术不仅提高了系统的状态估计精度，还有效地降低了误差累积的风险，适用于需要动态调整模型以适应变化条件的场景。

这是一个Matlab工具箱，专门用于线性动态系统的滤波、平滑和参数估计等应用。

Matlab编程-Kalman滤波器实现。简易的卡尔曼滤波器代码示例。

基于Matlab进行了Kalman滤波的仿真，并探讨了联邦卡尔曼滤波法的实现及其改进。

这是一个关于Kalman滤波器的仿真工具包，包含了与Kalman滤波相关的代码和仿真模型。

介绍了在MATLAB中实现随时间变化的Kalman滤波器的递归过程。操作步骤包括生成与过程噪声w和测量噪声v相关的噪声输出测量。

状态估计里的卡尔曼、H∞和非线性滤波真是老朋友了。这套叫《6_7-最优状态估计卡尔曼，h∞及非线性滤波》的资料，内容比较硬核，数学推导也挺全，适合你想深挖滤波器原理的时候看看。积分表达挺复杂，但也正好可以训练下你对协方差矩阵和变量独立性的理解。比较有意思的是，里面还涉及到点到定点距离的分布问题，用得是均匀分布建模，和实际场景还蛮贴的。你要是做轨迹预测、传感器数据这些方向，这资料会是个不错的参考。配套的几个链接也别错过，像统计量及其分布这种，讲得比较系统，推荐一起啃。如果你正好在搞滤波器设计，或者刚入门状态估计，这几份资料能帮你快速建立基本概念。哦对了，数学推导部分别光看结果，建议你自己推一遍，

本代码基于Kalman滤波算法实现了惯性导航精对准过程，适用于Matlab环境，便于初学者学习和参考。 代码功能 精对准：利用Kalman滤波算法，实现导航系统的精确对准。 惯性数据处理：接收并处理惯性传感器数据，确保数据的可靠性。 使用说明 初始化传感器数据，读取初始状态。 执行Kalman滤波预测和更新步骤。 输出精对准后的姿态角数据。 代码示例 % 初始化 initial_state = [...]; P = [...]; ... % Kalman预测 for t = 1:N state_pred = A * state + B * u; P_pred = A

这个压缩包包含了40个Matlab代码文件，涵盖了最优状态估计Kalman滤波及其非线性变体的多个应用场景，是研究者和工程师的宝贵资源。