IMM迭代扩展卡尔曼粒子滤波跟踪算法
摘 要：该文提出了一种交互式多模型(IMM)迭代扩展卡尔曼粒子滤波机动目标跟踪算法。该算法在多模型中使用了改进的粒子滤波器，通过对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)的测量更新按照高斯牛顿方法进行修正，减小了非线性滤波带来的线性化误差，然后利用修正的IEKF 来产生粒子滤波的重要性密度函数，使其融入最新观...
卡尔曼滤波器技术资料
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卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）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。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
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基于实际工程案例验证的卡尔曼滤波MATLAB实现方案，涵盖算法原理与多场景应用解析，适合信号处理与控制系统开发人员参考。...
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
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卡尔曼滤波器和维纳滤波器的实现。还有相信的WORD文档的步骤分析。是课程考试内容。很好的学习资料
卡尔曼滤波器和维纳滤波器的实现。还有相信的WORD文档的步骤分析。是课程考试内容。很好的学习资料，也很准确。...
基于卡尔曼滤波与Mean Shift的运动车辆跟踪
针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先，卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置；其次， Mean Shift算法在这点的邻域内寻找目标真实的位置；最后，在目标出现大比例遮挡情况时，利用卡尔曼残差来关闭和打开卡尔曼滤波器。实验表明该算法在目标尺度变化、...
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