鲁棒整合卡尔曼滤波理论及应用.pdf

迭代容积卡尔曼滤波算法及其应用

无迹卡尔曼滤波与扩展卡尔曼纳滤波的对比，程序可改，主要是针对扩展卡尔曼纳滤波与扩展卡尔曼滤波的预测性能做一个比较，程序可用，并且可以按照自己的函数进行更改

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搭建了卡尔曼跟踪的基本框架,可在本框架下进一步开发

卡尔曼滤波的c程序和matlab程序,卡尔曼滤波是一种高效的滤波方法,其代码简单,运行速度快,占用资源少

卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位

介绍卡尔曼滤波,适合初学者学习、使用,希望对大家有帮助。

卡尔曼算法是一个最优化自回归数据处理算法。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪

卡尔曼滤波目标追踪，使用opencv开源库处理