利用matlab实现的简单的基于卡尔曼滤波的跟踪算法.rar

利用matlab实现的简单的基于卡尔曼滤波的跟踪算法

%incremental algorithm
%C--balance parameter
%z--the weight vector of SVM
%u--the output of SVM
clc;
clear;
N=100;
e=0.1:10/100:10;
xe=sin（e）;
y=2*xe;
cita=2;
d=1;
C=zeros（NN+1）;
z=zeros（N+1N+1）;
z（:1）=0.01*ones（N+11）;
% z（:1）=randn（N+11）/250;
R=1.001*eye（N+1N+1）;% covariant
ee=zeros（N1）;
Q=1.1;           % covariant
I=eye（N+1N+1）;
P=1000000.01*eye（N+1N+1）;
yy=zeros（N1）;
for i=1:N
    uk（i）=d*exp（-cita*（（xe（i）-xe（1））*（xe（i）-xe（1））））;
end
C（1:）=[1uk];
G=（P‘+R）*C（1:）‘*inv（C（1:）*P*C（1:）‘+Q）;
P=（I-G*C（1:））*（P‘+R）;
for j=1:N-1
     ee（j）=yy（j）-y（j）;
     for i=1:N
         K（i）=d*exp（-cita*（（xe（i）-xe（j））^2））;%+（ee（i）-ee（j））^2））;
     end
%     R=0.9*P; 
    C（j+1:）=[1K];
    G=（P‘+R）*C（j:）‘*inv（Q+C（j:）*（P‘+R）*C（j:）‘）;        %gain matrix
    z（:j+1）=z（:j）+G*（y（j）-C（j:）*z（:j））;
    P=（I-G*C（j:））*（P‘+R）;
    yy（j+1）=C（j+1:）*z（:j+1）;
end
sume=ee‘*ee
figure;
plot（yy‘r‘）;
hold on
plot（y‘k‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        971  2005-03-04 16:04  trail_kal.m

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