matlab - 使用卡尔曼滤波器估计位置

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我正在做一个关于室内定位的项目。我使用 NS2 和一个名为 Senelex 的 matlab GUI 来查找节点的原始位置和估计位置。现在我想使用卡尔曼滤波器来估计节点/目标的位置。

例如:

如果我将目标的速度视为常数，我如何使用节点的估计或原始位置的确定值作为卡尔曼滤波器的输入。

以下是节点的估计位置和原始位置。

ori = [6.62650602409639 194.444444444445;
        6.62650602409639 10.6837606837607;
        192.168674698795 7.83475783475797;
        192.168674698795 191.595441595442;
        70.4819277108434 171.652421652422;
        129.518072289157 168.803418803419;
        24.6987951807229 144.586894586895;
        42.7710843373494 79.0598290598291];


est   = [6.62650602409639 194.444444444445;
            6.62650602409639 10.6837606837607;
            192.168674698795 7.83475783475797;
            192.168674698795 191.595441595442;
            70.7600705547484 171.847603055024;
            129.443055817301 168.734648868329;
            25.01956026761   144.890243978875;
            42.6058125534278 79.1446327727804];

我如何将这些用作卡尔曼滤波器的输入并使用卡尔曼滤波器估计目标？

最佳答案

我建议从相对简单的卡尔曼滤波器教程开始:An Introduction to the Kalman Filter . The Kalman Filter站点有相当多的好资源，包括指向 Matlab 工具箱的链接。一旦您有了方程式，卡尔曼滤波器的实现就不是一个非常复杂的程序。

以下是某些 Java 版本的卡尔曼滤波器的一些链接:

我确信大多数编程语言都有可用的源代码。这些示例是我工作过的示例。

关于matlab - 使用卡尔曼滤波器估计位置，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8464732/