资源简介
这个关于怎么实现UKF的代码,关于实现步骤及实现过程可看我的博客:
https://blog.csdn.net/caokaifa/article/details/83041371
代码片段和文件信息
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 无迹Kalman滤波在目标跟踪中的应用
% 详细原理介绍及中文注释请参考:
% 《卡尔曼滤波原理及应用-MATLAB仿真》,电子工业出版社,黄小平著。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function UKF
clc;clear;
T=1;
N=60/T;
X=zeros(4N);
X(:1)=[-100220020];
Z=zeros(1N);
delta_w=1e-3;
Q=delta_w*diag([0.51]) ;
G=[T^2/20;T0;0T^2/2;0T];
R=5;
F=[1T00;0100;001T;0001];
x0=200;
y0=300;
Xstation=[x0y0];
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
w=sqrtm(R)*randn(1N);
for t=2:N
X(:t)=F*X(:t-1)+G*sqrtm(Q)*randn(21);
end
for t=1:N
Z(t)=Dist(X(:t)Xstation)+w(t);
end
L=4;
alpha=1;
kalpha=0;
belta=2;
ramda=alpha^2*(L+kalpha)-L;
for j=1:2*L+1
Wm(j)=1/(2*(L+ramda));
Wc(j)=1/(2*(L+ramda));
end
Wm(1)=ramda/(L+ramda);
Wc(1)=ramda/(L+ramda)+1-alpha^2+belta;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Xukf=zeros(4N);
Xukf(:1)=X(:1);
P0=eye(4);
for t=2:N
xestimate= Xukf(:t-1);
P=P0;
cho=(chol(P*(L+ramda)))‘;
for k=1:L
xgamaP1(:k)=xestimate+cho(:k);
xgamaP2(:k)=xestimate-cho(:k);
end
Xsigma=[xestimatexgamaP1xgamaP2];
Xsigmapre=F*Xsigma;
Xpred=zeros(41);
for k=1:2*L+1
Xpred=Xpred+Wm(k)*Xsigmapre(:k);
end
Ppred=zeros(44);
for k=1:2*L+1
Ppred=Ppred+Wc(k)*(Xsigmapre(:k)-Xpred)*(Xs
- 上一篇:使用fft方法产生FGN分形高斯噪声
- 下一篇:ISOMAP 源码matlab编写
相关资源
- ISOMAP 源码matlab编写
- matlab 7.1 R14sp3
- 模拟退火算法解决旅行商问题-matlab代
- 一个模板匹配算法的MATLAB程序
- 使用matlab实现的adaboost的代码
- Matlab实现的HHT中的波形匹配延拓
- 利用matlab编写的读取BSQ格式数据程序
- 利用matlab编写的图像缩放程序
- 利用matlab编写的图像平移程序
- 利用matlab编写的拉普拉斯锐化程序
- 利用matlab编写的灰度线性拉伸的程序
- 正向云模型的Matlab程序
- 基于多域学习卷积神经网络的目标跟
- 卷积编码和viterbi译码,调制方式为
- 基于MATLAB GUI界面的MCU串口实时绘图
- 串级控制的matlab实现
- ISODATA的matlab代码
- 啁啾光纤光栅matlab仿真程序
- matlab实现灰度图像roberts算子边缘检测
- 计算两个点云之间的R和T
- 《智能优化算法及其MATLAB第二版》—
- S4VM算法(Matlab)
- 自抗扰控制技术matlab代码
- 官网Mnist的数据格式ubyte转为matlab适用
- classfication_toolboxmatab版
- matlab迭代学习控制算法程序
- 基于离散Hopfield网络的车牌识别系统代
- 图像分裂合并的matlab实现.
- matlab FFT变换
- 基于matlab的随机过程仿真
评论
共有 条评论