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为提高随机变量非高斯分布时高阶容积卡尔曼滤波（High-degreeCubatureKalmanFilter，HCKF）算法的鲁棒性，提出了一种基于Huber方法的鲁棒高阶容积卡尔曼滤波算法。从近似贝
为解决扩展卡尔曼滤波算法(EKF)在处理角测量跟踪问题时对复杂非线性状态估计收敛速度慢、估计精度低的问题,引入一种平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)。SRCKF是一类sigma点滤波方法,基于容积
一种自适应变分贝叶斯容积卡尔曼滤波方法
非线性动态系统存在非线性和噪声不确定的问题，容积卡尔曼滤波对解算该类系统有较好的精度。为了提升导航系统对异常观测值的稳定性，对采样数据进行均值滤波处理，降低干扰较大的采样数据对于滤波结果的影响。用奇异
稳态卡尔曼滤波，能够实现线性系统机动目标跟踪，给出了滤波效果和rmse
opencv中的卡尔曼滤波，对与学习opencv有帮助
卡尔曼滤波程序Matlab实现。 Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处
能运行的简单的自适应卡尔曼滤波程序，多维的滤波可在其上扩展。
单站纯方位目标多模型卡尔曼滤波跟踪算法的研究
基于卡尔曼滤波的定位跟踪算法仿真，自己用的大家学习学习.
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