卡尔曼的开山之作《 A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》

无迹卡尔曼滤波（UKF）是重要的非线性滤波方法。无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算，在不对非线性方程线性近似的条件下，达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。

容积卡尔曼滤波(CubatureKalmanfiltering)的Matlab例子，可以正常运行，还有用于多维的例子，以及均方根容积卡尔曼滤波的程序将在以后上传。。。

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卡尔曼滤波的ppt,对初学者有帮助,数学很重要

本笔记深入探讨卡尔曼滤波算法。

基于Java语言的卡尔曼滤波算法源代码，欢迎共同交流学习

卡尔曼滤波(Kalman filtering)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

卡尔曼滤波做目标跟踪 效果不错 在此基础上可以增加多个跟踪目标，采用相关关联技术实现多目标跟踪

卡尔曼滤波.docx

//在程序中利用Angle+=(Gyro - Q_bias) * dt计算出陀螺仪积分出的角度,其中Q_bias是陀螺仪偏差。 //此时利用陀螺仪积分求出的Angle相当于系统的估计值,得到系统的观测