EKF/UKF工具箱

Optimal filtering with Kalman filters and smoothers – a Manual for Matlab toolbox EKF/UKF Jouni Hartikainen and Simo Särkkä Laboratory of Computational Engineering, Helsinki University of Technology, P.O.Box 9203, FIN-02015 TKK, Espoo, Finland

% EKF/UKF toolbox for Matlab 7.x
% Version 1.1 September 4. 2007
%
% Copyright （C） 2005 Simo S鋜kk? 
%               2007 Jouni Hartikainen 
% History:      
%   04.09.2007 JH & SS Updated for version 1.1
%   06.08.2007 JH Updated for version 1.0
%
% This software is distributed under the GNU General Public
% Licence （version 2 or later）; please refer to the file
% Licence.txt included with the software for details.
% 
%
% Kalman filtering
%   KF_PREDICT    Perform Kalman Filter prediction step
%   KF_UPDATE     Kalman Filter update step
%   KF_LHOOD      Kalman Filter measurement likelihood
%   RTS_SMOOTH    Rauch-Tung-Striebel Smoother
%   TF_SMOOTH     Smoother based on combination of two Kalman filters
%
% Extended Kalman filtering
%   EKF_PREDICT1  1st order Extended Kalman Filter prediction step
%   EKF_UPDATE1   1st order Extended Kalman Filter update step
%   EKF_PREDICT2  2nd order Extended Kalman Filter prediction step
%   EKF_UPDATE2   2nd order Extended Kalman Filter update step
%   ERTS_SMOOTH1  1st order Extended RTS Smoother
%   ETF_SMOOTH1   Smoother based on two 1. order extended Kalman filters           
%
% Unscented transform / Unscented Kalman filtering
%   UT_WEIGHTS    Generate weights for sigma points using the summation form
%   UT_MWEIGTS    Generate weights for sigma points using the matrix form
%   UT_SIGMAS     Generate Sigma Points for Unscented Transformation
%   UT_TRANSFORM  Makes the Unscented Transformation of x and y
%   UKF_PREDICT1  Nonaugmented UKF prediction step
%   UKF_UPDATE1   Nonaugmented UKF update step
%   UKF_PREDICT2  Augmented （state and process noise） UKF prediction step 
%   UKF_UPDATE2   Augmented （state and measurement noise） UKF update step 
%   UKF_PREDICT3  Augmented （state process and measurement noise） UKF prediction step
%   UKF_UPDATE3   Augmented （state process and measurement noise） UKF update step
%   URTS_SMOOTH1  Nonaugmented unscented RTS-smoother
%   URTS_SMOOTH2  Augmented unscented RTS-smoother
%   UTF_SMOOTH    Smoother based on combination of two unscented Kalman filters
%
% Misc.
%   GAUSS_PDF     Multivariate Gaussian PDF
%   GAUSS_RND     Multivariate Gaussian random variables
%   LTI_INT       Integrate LTI ODE with Gaussian Noise
%   LTI_DISC      Discretize LTI ODE with Gaussian Noise
%   RK4           Runge-Kutta integration
%   DER_CHECK     Check derivatives using finite differences
%   SCHOL         Positive semidefinite matrix Cholesky factorization
%   RESAMPSTR     Stratified resampling
%
% /DEMOS/ 
%
%   /KF_CWPA_DEMO/             
%      KF_CWPA_DEMO       CWPA model demonstration with Kalman filter
%
%   /EKF_SINE_DEMO/          
%      EKF_SINE_F         Dynamic model function （needed by the augmented UKF）
%      EKF_SINE_H         Measurement model function
%      EKF_SINE_DH_DX     1st order derivative of the measurement model
%      EKF_SINE_D2H_DX2   2nd order derivative of the measurement model
%      EKF_SINE_

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       4603  2007-09-04 15:40  ekfukf\Contents.m

     文件        358  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\reentry_demo\reentry_if.m

     文件       1007  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\reentry_demo\reentry_param.m

     文件        757  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\reentry_demo\reentry_cond.m

     文件       7409  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\reentry_demo\reentry_demo.m

     文件       1438  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\reentry_demo\reentry_df_dx.m

     文件       1093  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\reentry_demo\reentry_f.m

     文件        912  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\reentry_demo\make_reentry_data.m

     文件        734  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\reentry_demo\reentry_dh_dx.m

     文件        678  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\reentry_demo\reentry_h.m

     文件       2568  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\kf_sine_demo\kf_sine_demo.m

     文件       6327  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\ekf_sine_demo\ekf_sine_demo.m

     文件        479  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\ekf_sine_demo\ekf_sine_f.m

     文件        420  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\ekf_sine_demo\ekf_sine_dh_dx.m

     文件        411  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\ekf_sine_demo\ekf_sine_h.m

     文件        473  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\ekf_sine_demo\ekf_sine_d2h_dx2.m

     文件      25178  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\ekf_sine_demo\demo2_f1.ps

     文件      25178  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\ekf_sine_demo\demo2_f2.ps

     文件      25186  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\ekf_sine_demo\demo2_f3.ps

     文件        804  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\bot_demo\bot_dh_dx.m

     文件        585  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\bot_demo\bot_h.m

     文件       8577  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\bot_demo\bot_demo_all.m

     文件       8349  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\bot_demo\ekfs_bot_demo.m

     文件       7962  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\bot_demo\ukfs_bot_demo.m

     文件        991  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\bot_demo\bot_d2h_dx2.m

     文件      20307  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\bot_demo\bot_demo_ekf1.ps

     文件      20431  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\bot_demo\bot_demo_ekf2.ps

     文件      20269  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\bot_demo\bot_demo_ukf.ps

     文件       7349  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\ungm_demo\ungm_demo.m

     文件        358  2007-09-04 15:40  ekfukf\demos\ungm_demo\ungm_df_dx.m

............此处省略53个文件信息