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物体跟踪与状态预测的无偏最小二乘扩展平方滤波方法研究

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简介：
本文探讨了一种新颖的无偏最小二乘扩展卡尔曼滤波技术在物体跟踪及状态预测中的应用，旨在提升动态系统估计精度和鲁棒性。 使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无味卡尔曼滤波器（UKF）进行目标跟踪和状态预测，并融合雷达和激光雷达传感器数据。这些传感器的数据包括： - 激光雷达测量值：(m_x, m_y) - 雷达在极坐标下的测量值：(m_rho, m_phi, m_drho) - 时间戳（以Unix/Epoch时间表示）: t - 目标的位置和速度信息 (r_x, r_y, r_vx, r_vy)

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  • 物体跟踪与状态预测的无偏最小二乘扩展平方滤波方法研究
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    本文探讨了一种新颖的无偏最小二乘扩展卡尔曼滤波技术在物体跟踪及状态预测中的应用，旨在提升动态系统估计精度和鲁棒性。 使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无味卡尔曼滤波器（UKF）进行目标跟踪和状态预测，并融合雷达和激光雷达传感器数据。这些传感器的数据包括： - 激光雷达测量值：(m_x, m_y) - 雷达在极坐标下的测量值：(m_rho, m_phi, m_drho) - 时间戳（以Unix/Epoch时间表示）: t - 目标的位置和速度信息 (r_x, r_y, r_vx, r_vy)
     
  • 无标定无迹粒子滤波与最小二乘跟踪的定位方法.rar
    优质
    本资源介绍了一种结合无标定无迹粒子滤波和最小二乘法的创新定位技术，适用于需要高精度定位的应用场景。下载后可深入了解该算法原理及实现方式。 本段落研究目标跟踪中的状态估计方法，包括最小二乘估计、Kalman滤波、扩展Kalman滤波、无迹Kalman滤波以及粒子滤波的理论及其在MATLAB中的源程序实现。
     
  • CA_UKF_1wei_extend_state.rar_CA_UKF目标跟踪_UKF跟踪_扩展状态UKF跟踪_滤波算法
    优质
    本资源包包含一种改进的无迹卡尔曼滤波（UKF）算法应用于目标跟踪问题，特别针对单一维度下的扩展状态进行优化，有效提升跟踪精度和鲁棒性。适用于研究与开发人员学习与实践先进滤波技术。 基于常加速模型的目标跟踪算法使用了UKF滤波器，并考虑了加性噪声的影响。
     
  • 偏最小二乘法与偏最小二乘回归_plsr_偏最小二乘法
    优质
    本文章讲解了偏最小二乘法（PLS）及其在多元数据分析中的应用，重点介绍了偏最小二乘回归(PLSR)技术，并探讨其原理和实际操作。 MATLAB偏最小二乘法的实现，文件夹内包含可用的数据。
     
  • 基于最小二乘法的目标跟踪方法
    优质
    本研究提出了一种基于最小二乘法的创新目标跟踪技术，有效提升目标定位精度与稳定性，在复杂环境中表现尤为突出。 最小二乘法用于实现对生成的真实轨迹进行目标跟踪。
     
  • 扩展最小二乘法
    优质
    扩展最小二乘法是一种统计分析技术，它在普通最小二乘法的基础上进行了改进和拓展，能够处理更为复杂的数据关系与模型设定问题。这种方法广泛应用于经济学、工程学及社会科学等领域中，用于提高数据拟合的准确性和可靠性。 此程序的主要功能是参数辨识和最小二乘法。
     
  • 基于Matlab仿真的最小二乘法与SVD最小二乘法估计方法研究
    优质
    本研究利用MATLAB仿真，对比分析了最小二乘法和奇异值分解（SVD）最小二乘法在参数估计中的性能差异。 使用Matlab仿真实现最小二乘法和总体最小二乘法（TLS）来估计假设的观测数据。这些数据包含均值为0、方差为1的高斯白噪声，取n=1,2,...,128。首先用TLS方法并设定AR阶数为4来估计AR参数以及正弦波频率；然后使用奇异值分解-总体最小二乘法（SVD-TLS）来估计同样的参数。 (1) 在仿真过程中，AR的阶数分别取为4和6。 (2) 执行SVD-TCS时，未知AR的具体阶数。该仿真实验至少运行二十次。
     
  • 基于Kalman滤波的动态行人检测与跟踪方法
    优质
    本研究提出了一种基于Kalman滤波的动态行人检测与跟踪方法，有效提升复杂场景下的行人定位精度和稳定性。 使用Kalman滤波实现动态行人检测与跟踪。
     
  • 偏最小二乘预测的代码.rar
    优质
    本资源提供了一套实现偏最小二乘回归预测的MATLAB代码，适用于数据驱动建模与分析任务中变量间关系的研究及预测模型构建。 偏最小二乘回归分析结合了多元线性回归分析、主成分分析和典型相关分析的方法。其建模原理基于这三种方法之上。这里提供的是偏最小二乘的MATLAB代码编写。如果在运行过程中遇到问题，请留言反馈。