卡尔曼滤波算法c语言实现
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卡尔曼滤波算法C语言实现
卡尔曼滤波算法及C语言实现
摘要:本文着重讨论了卡尔曼滤波器的原理,典型算法以及应用领域。清晰地阐述了kalman filter在信息估计方面的最优性能。着重介绍简单kalman filter algorithm的编程,使用kalman filter的经典5个体现最优化递归公式来编程。通过c语言编写程序实现kalman filter的最优估计能力。
关键词:kalman filter;最优估计;C语言
1 引言
Kalman Filter是一个高效的递归滤波器,它可以实现从一系列的噪声测量中,估计动态系统的状态。起源于Rudolf Emil Kalman在1960年的博士论文和发表的论文《A New Approach to Linear Eiltering and Prediction Problems》(《线性滤波与预测问题的新方法》)。并且最先在阿波罗登月计划轨迹预测上应用成功,此后kalman filter取得重大发展和完善。它的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制。传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等,近年来更被广泛应用于计算机图像处理,例如头脸识别,图像分割,图像边缘检测等等。
2 kalman filte
卡尔曼滤波算法及C语言代码
卡尔曼滤波简介及其算法实现代码
卡尔曼滤波算法实现代码(C,C++分别实现)
卡尔曼滤波器简介
近来发现有些问题很多人都很感兴趣。所以在这里希望能尽自己能力跟大家讨论一些力所能及的算法。现在先讨论一下卡尔曼滤波器,如果时间和能力允许,我还希望能够写写其他的算法,例如遗传算法,傅立叶变换,数字滤波,神经网络,图像处理等等。
因为这里不能写复杂的数学公式,所以也只能形象的描述。希望如果哪位是这方面的专家,欢迎讨论更正。
卡尔曼滤波器 – Kalman Filter
1. 什么是卡尔曼滤波器 (What is the Kalman Filter?)
在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人!
卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Li
卡尔曼滤波(C语言,二维)
卡尔曼滤波,C语言,二维
/*******************************************************************
*@title kalman filter;
*@brief 一维卡尔曼滤波器
*@time 2016.10.19
*@editor小南&zin
*飞控爱好QQ群551883670,邮箱759421287@
******************************************************************/
#include "kalman.h"
#include <math.h>
#include "sys.h"
/*********************************************************************************************************************
**卡尔曼滤波
**@brief: 线性最优评估滤波
**@param[in] InputData 滤波前的数据,QR误差
**@param[out] None
**@r
卡尔曼滤波(C语言,二维)
卡尔曼滤波,C语言,二维
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*@title kalman filter;
*@brief 一维卡尔曼滤波器
*@time 2016.10.19
*@editor小南&zin
*飞控爱好QQ群551883670,邮箱759421287@
******************************************************************/
#include "kalman.h"
#include <math.h>
#include "sys.h"
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**卡尔曼滤波
**@brief: 线性最优评估滤波
**@param[in] InputData 滤波前的数据,QR误差
**@param[out] None
**@r
常见排序算法c语言实现
排序算法,c语言实现 ,排序时间统计
常见的排序算法及详细的排序时间统计:
源代码:
#include "stdio.h"
#include "time.h"
#define N 10
int i,j,k;
insertsort(int a[],int n)
{
for(i=2;i<=n;i++)
{
}
}
bubblesort(int a[],int n) a[0]=a[i]; for(j=i-1;a[0]<a[j];j--) { } a[j+1]=a[0]; a[j+1]=a[j];
排序算法,c语言实现 ,排序时间统计
for (i=1;i<=n-1;i++)
{
}
}
selectionsort(int a[],int n)
{
for(i=1;i<=n;i++)
{k=i;
for(j=i+1;j<=n;j++)
{if(a[j]<a[k])
k=j;
}
if(i!=k)
{a[0]=a[k];
a[k]=a[i];
a[i]=a[0];
}}}
binsertsort(int a[],int n)
{int l,h,m;
for(i=2;i<=n;i++)
{a[0]=a[i];
l=1;
h=i-
卡尔曼滤波
4.MATLAB源代码: (1)UKF源代码:
function [x,P]=ukf(fstate,x,P,hmeas,z,Q,R)
% UKF Unscented Kalman Filter for nonlinear dynamic systems % [x, P] = ukf(f,x,P,h,z,Q,R) returns state estimate, x and state covariance, P
% for nonlinear dynamic system (for simplicity, noises are assumed as additive):
% x_k+1 = f(x_k) + w_k % z_k = h(x_k) + v_k
% where w ~ N(0,Q) meaning w is gaussian noise with covariance Q % v ~ N(0,R) meaning v is gaussian noise with covariance R % Inputs:
% f: function handle for f(x) % x: \
% P: \% h: fanction handle
卡尔曼滤波
目 录
第1章 绪 论 ............................................................................................................... 1
1.1课题研究的背景 .................................................................................................. 1 1.2雷达信号检测与目标跟踪 .................................................................................. 2 1.3雷达目标跟踪的基本方法 .................................................................................. 3
1.3.1雷达目标跟踪的基本信息 ......................................................................
哈夫曼文本压缩C语言实现
/*文件中有些参数定义的比较大,主要是为了适应较大文件的压缩*/ #include
#include
int op,co[100];//编码表的扫描指针,简易栈co[] typedef struct Hfnode //哈弗曼树结点类型 {
int data;//权值域 char zimu;//存储字母
struct Hfnode *Lson,*Rson,*next;//儿子链域和森林链域
}Hfnode,*Hfptr;
typedef struct snode//静态数组结点类型 {
char c;//字符 int f1;//频度 }snode;
typedef struct Lnode//编码表结点类型 { char c; struct Lnode *next; }Lnode,*Lptr;
void gotoxy(int x,int y){ COORD coord; coord.X=x; coord.Y=y;
SetConsoleCursorPosition( GetStdHandle( STD_
卡尔曼滤波详解
在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人!
卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》(线性滤波与预测问题的新方法)。如果对这编论文有兴趣,可以到这里的地址下载:
http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/media/pdf/Kalman1960.pdf
简单来说,卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及
车载GPSDR组合导航卡尔曼滤波算法研究
惯性导航
四川大学
硕士学位论文
车载GPS/DR组合导航卡尔曼滤波算法研究
姓名:李延社
申请学位级别:硕士
专业:信号与信息处理
指导教师:王忠
20060420
惯性导航
四川大学硕士学位论文
车载GPS/DR组合导航卡尔曼滤波算法研究
信号与信息处理专业
研究生李延社指导教师王忠
本论文的工作主要分为三大部分:第一是对全球定位系统(GPS)的信号
进行标准的卡尔曼滤波,第二是对航位推算(DR)的信号进行扩展的卡尔曼滤波,第三是将二者的信息进行融合。
GPS是随现代科学技术的迅速发展而建立的新一代精密卫星定位系统。
GPS由于其全球性、全天候以及连续实时三维定位等特点,已经在军事和民用事业领域方面得到了广泛的发展。近年来,GPS定位技术在应用基础的研究、新领域的拓展方面都得到了迅速发展,使定位和导航技术进入了一个崭新的时代。同时人们对定位精度要求也越来越高,但是由于GPS定位包含许多误差源,定位精度受到影响,利用传统的方法很难将其消除掉。消除GPS定位的随机误差的重要方法之一是GPS动态滤波方法,即利用滤波器消除各种随机误差,从而提高GPS定位精度。经典的最优滤波包括:维纳滤波和卡尔曼滤波。由于维纳滤波采用频域法,作用受到限制;而卡尔曼滤波采用的是时域状态空间法,适合处