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利用CV、CA以及Singer模型下的卡尔曼滤波，开发了Matlab程序。

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简介：
利用卡尔曼滤波的MATLAB程序，该程序融合了计算机视觉（CV）、卷积分析（CA）以及Singer模型，并基于三维坐标系进行运作。该程序旨在将极坐标系中获得的观测数据转换成直角坐标系，从而进行滤波处理，最终实现机动目标跟踪的功能。此外，系统还能够提供目标轨迹的观察结果，并展示滤波误差的具体情况。

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  • 基于CV、CA和Singer模型的卡尔曼滤波Matlab程序
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    本简介介绍了一种结合循环伏安法（CV）、曲线逼近（CA）及Singer模型，并运用卡尔曼滤波算法的Matlab编程实现，适用于动态系统状态估计。 本段落介绍了一种基于CV、CA及Singer模型下的卡尔曼滤波matlab程序，在三维坐标系中将极坐标的观测值转换为直角坐标进行滤波处理。该程序能够实现对机动目标的跟踪，并最终展示目标轨迹及其滤波误差情况。
     
  • Singer模型下的卡尔曼滤波.zip
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    本资源提供基于Singer运动模型的卡尔曼滤波算法实现代码，适用于目标跟踪与预测领域研究。包含了详细的文档和示例数据，便于学习和应用。 卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统的状态的算法，在处理线性系统方面非常有效。然而在遇到非线性的动力学模型或观测方程的情况下，扩展卡尔曼滤波器（EKF）通过一阶泰勒级数展开近似非线性函数来应用卡尔曼滤波的基本思想。 Singer模型是一种特定的应用于目标跟踪的算法，在这种情况下，加速度被建模为一个随机过程。它在处理机动目标时具有优势，并且能够更好地预测和估计目标轨迹中的突然变化。 总的来说，无论是基本的卡尔曼滤波还是扩展卡尔曼滤波器（包括基于Singer模型的方法），都是为了提高对动态系统的状态估计精度而设计的算法，在实际应用中有着广泛的应用前景。
     
  • 改进的卡尔曼滤波CA模型
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    本研究提出了一种基于改进卡尔曼滤波算法的连续自适应(CA)模型，旨在优化参数估计与预测精度，适用于动态系统中的数据融合和状态监测。 卡尔曼滤波CA模型在一定机动条件下能够实现有效的跟踪效果。
     
  • Singer模型与当前统计模型结合卡尔曼滤波(KF)
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    本研究探讨了将Singer运动模型与传统“当前”统计模型相融合，并应用于改进卡尔曼滤波算法精度和适应性的方法，旨在提高目标跟踪系统的性能。 资源包含两个仿真程序：一个是Singer模型结合卡尔曼滤波(KF)，另一个是“当前”统计模型结合卡尔曼滤波(KF)。
     
  • 基于MATLAB的卡尔曼滤波法在运动轨迹CA、CV、CT模拟中的应用
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    本研究运用MATLAB平台，探讨了卡尔曼滤波技术在处理恒速(CV)、恒加速度(CA)及转弯(CT)运动轨迹数据上的应用效果，为精确追踪与预测提供了有力工具。 仿真带加速度扰动的转弯运动目标的二维航迹、带加速度扰动的匀加速直线运动目标的二维航迹以及带加速度扰动的匀速直线运动目标的二维航迹。
     
  • 卡尔曼滤波器模型与程序
    优质
    《卡尔曼滤波器模型与程序》是一本详细介绍卡尔曼滤波原理及其应用的书籍，涵盖理论建模和实际编程实现。 卡尔曼滤波器模型及程序运用的MATLAB仿真适合一般初学者学习使用。
     
  • 鲁棒卡尔曼滤波包：实现了一系列的鲁棒卡尔曼滤波器-MATLAB开发
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    本项目提供一系列鲁棒卡尔曼滤波器的MATLAB实现，旨在增强状态估计在面对模型不确定性时的稳定性与准确性。 这个包实现了一系列鲁棒卡尔曼滤波器。每个鲁棒卡尔曼滤波器通过固定参数 tau（0 和 1 之间的实际值）来选择。滤波器的鲁棒性由容差 c 调整，设计时假定真实模型属于名义模型周围的一个球形区域，该区域内所有模型与名义模型间的 Tau 散度都小于宽容 C。此外，软件包中还包含一个展示其实际应用示例的部分。 参考文献： M.佐尔齐，“在模型扰动下的鲁棒卡尔曼滤波”，已提交。 M.佐尔齐，“关于贝叶斯和维纳估计量在模型不确定性条件下的鲁棒性”。
     
  • MATLAB仿真：卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波程序
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    本资源提供详细的MATLAB代码示例，用于实现卡尔曼滤波及扩展卡尔曼滤波算法，适用于工程和科研中的状态估计问题。 在我的主页博客上有关于卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的简单仿真的讲解与程序示例，这些仿真均在MATLAB平台上完成，并附有一个文档进行详细解释。
     
  • 利用Singer模型开展卡尔曼滤波仿真：展示估算与预测中的误差及结果-MATLAB实现
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    本文基于Singer模型，运用MATLAB进行卡尔曼滤波仿真实验，探讨了在动态系统中误差传播特性，并展示了优化后的估计和预测效果。 使用Singer模型进行卡尔曼滤波器模拟，展示估计和预测的误差及结果。
     
  • 卡尔曼滤波器工具包：包含标准卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、双重卡尔曼滤波器及平方根形式的卡尔曼滤波器-MATLAB开发
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    卡尔曼滤波器工具包是一个MATLAB资源，提供标准、扩展和双重卡尔曼滤波算法以及平方根形式的卡尔曼滤波器实现。 该软件包实现了四种不同的卡尔曼滤波器：标准卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、双卡尔曼滤波器和平方根卡尔曼滤波器，并提供了每种过滤器类型的示例，以展示它们的实际应用情况。 对于这四种类型，KF函数接受多维系统的输入噪声样本，在考虑这些噪声样本中固有的时变过程和噪声协方差的情况下生成真实系统状态的估计。使用指数加权（或未加权）移动平均值来从含有白噪点的数据测量中推断出时间变化中的系统协方差。 标准卡尔曼滤波器是最基本的形式，它基于一个模型假设：数据包含实际系统的状态和随机噪声。扩展卡尔曼滤波器则是在此基础上的改进版本，允许用户指定非线性系统模型，并在执行过程中通过迭代的方式对其进行线性化处理。 双卡尔曼滤波器同时解决了两个标准卡尔曼滤波问题： 1) 对于给定的数据集拟合自回归（AR）模型并利用卡尔曼滤波器更新该模型； 2) 在每次迭代中，先应用AR模型再执行标准KF的更新步骤。 平方根形式的卡尔曼滤波器则采用了一种不同的方法来计算协方差矩阵的逆，以提高数值稳定性。