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AUKF是一种自适应无迹卡尔曼滤波。

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简介：
通过对无迹卡尔曼滤波技术的进一步发展和优化，我们设计出了一种全新的自适应无迹卡尔曼滤波算法。该算法尤其适用于那些已经具备无迹卡尔曼滤波相关知识基础的学习者，能够帮助他们更深入地理解和掌握这一技术。

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  • 改进的AUKF自适应无迹卡尔曼滤波
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    本研究提出了一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法，通过优化状态估计过程，显著提升了滤波精度和实时性，在非线性系统的应用中展现出优越性能。 在无迹卡尔曼滤波的基础上进行了改进，设计了自适应无迹卡尔曼滤波算法，适合具备无迹卡尔曼滤波基础的人进行学习。
     
  • 平方根无迹卡尔曼滤波_scale3ft_平方根滤波_无迹卡尔曼滤波_卡曼尔滤波
    优质
    简介：平方根无迹卡尔曼滤波是一种先进的信号处理技术，通过采用平方根形式增强数值稳定性，并结合无迹采样提高非线性系统的估计精度。 一种非线性卡尔曼滤波算法相比扩展卡尔曼滤波，在处理非线性问题时具有更高的估计精度。
     
  • 无迹卡尔曼滤波
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    无迹卡尔曼滤波（UKF）是一种非线性状态估计技术，通过选择一组确定性样本点来逼近概率分布，有效解决了高斯噪声下的非线性系统的估计问题。 关于如何实现UKF的代码，请参考我的博客文章中的步骤及过程详解。
     
  • ukfslam.zip_ekfslam_slam_卡尔曼滤波_ukfslam_无迹卡尔曼
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    本资源包包含UKF-SLAM与EKF-SLAM算法的实现代码，适用于研究移动机器人或自主车辆中的状态估计问题。采用无迹卡尔曼滤波(UKF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)技术优化SLAM（同时定位与地图构建）过程。 无迹卡尔曼滤波与SLAM技术的结合被详细探讨，并解释了无迹卡尔曼滤波SLAM算法的具体流程。该方法相较于优化算法在SLAM应用中具有更高的准确率，且逻辑清晰易懂，非常适合初学者快速掌握和入门。
     
  • 无迹卡尔曼滤波(UKF)
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    无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）是一种用于非线性系统的状态估计技术，通过选择一组代表均值和协方差信息的“sigma点”来逼近概率分布，从而避免了传统卡尔曼滤波器中需要计算雅可比矩阵的问题。 该演示程序主要封装了无迹卡尔曼滤波（UKF）的跟踪功能，并配有直观的图形展示，易于使用。UKF是KF和EKF的一种改进形式与扩展，在非线性跟踪方面比KF表现更佳。
     
  • 基于MATLAB的自适应无迹卡尔曼滤波（UKF）程序
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    本简介介绍了一种基于MATLAB开发的自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter, AUKF) 程序。该程序能够有效提高非线性系统状态估计精度，适用于各类复杂动态系统的实时跟踪与预测。 我创建了一个MATLAB程序，该程序基于经典的无迹卡尔曼滤波（UKF）进行了改进，实现了一种自适应的UKF算法。此算法能够根据观测误差来自适应地调节观测噪声协方差矩阵，从而提高滤波精度。本程序的特点是只有一个m文件，便于运行和调试，并且提供了与经典UKF结果进行对比的功能。
     
  • 自适应卡尔曼滤波_sage_husa__MATLAB
    优质
    本项目介绍并实现了SAGE和HUSA两种改进型自适应卡尔曼滤波算法在MATLAB中的应用，适用于复杂噪声环境下的状态估计。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：sage_husa_自适应卡尔曼滤波_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • C++_无迹卡尔曼滤波(UKF)
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    无迹卡尔曼滤波（UKF）是一种用于非线性系统的状态估计方法，在C++中实现可以有效地应用于目标跟踪、机器人导航等领域，提高系统预测精度。 关于C++实现CTRV模型的无迹卡尔曼滤波代码及其运行方法，请参阅我的博客文章。该文中提供了详细的解释和指导如何使用此代码。
     
  • 无迹卡尔曼滤波算法
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    无迹卡尔曼滤波算法是一种高级状态估计技术，用于非线性系统的动态分析与预测，尤其擅长处理复杂系统中的不确定性问题。 无迹卡尔曼滤波算法及其测试的编写文件包括主要子程序：轨迹发生器、系统方程、测量方程以及UKF滤波器。该文档对于初学者非常有用，并且包含详细的注释。
     
  • 无迹卡尔曼滤波示例
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    无迹卡尔曼滤波示例展示了如何在非线性系统中估计状态参数。通过该示例，读者可以学习到一种有效的预测和更新方法，用于处理动态系统的不确定性问题。 无迹卡尔曼滤波实例分析及噪声滤除方法探讨，在状态空间模型中的应用研究。