扩展卡尔曼滤波，粒子滤波，去偏卡尔曼滤波和循环增益尔曼滤波的源程序 - matlab算法设计

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标题：扩展卡尔曼滤波，粒子滤波，去偏卡尔曼滤波和循环增益尔曼滤波的源程序
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所属分类: 算法设计资源类型：程序源码文件大小: 40.94 KB 上传时间: 2019-06-16 22:08:03 下载次数: 89 资源积分：1分提供者: zhangsan456 code

内容：
使用matlab_GUI编写，包括：扩展卡尔曼滤波，粒子滤波，去偏卡尔曼滤波和循环增益尔曼滤波的源程序，根据初始预测计算滤波值再通过输入观测值进行卡尔曼滤波的仿真GUI界面程序

clc;

clear;

N1=100;

thita=1*pi/4;

speed=20;

T=2.5;

point_Q2=[400 0;0 1*pi^2/180^2];

r=1000;

r_thita=1/3*pi;

%Q1=[0.36 0;0 0]; %添加机动情形

%Q1=[0 0;0 0]; %不添加机动

l=[1/2*T^2 0;T 0;0 1/2*T^2;0 T];

N=200;

_init_state=[r*cos(r_thita) speed*cos(thita) r*sin(r_thita) speed*sin(thita)];

for i=1:N1

[real_data,view_data,real_v,point_view_data,Q1]=new_data_get( _init_state,N,T,l);

%前条件：目标的初始状态，目标跟踪次数已知

%后条件：得到目标的观测矩阵，目标的真实值矩阵,真实速度

[filter_data,k1,k2]=data_kalman_filter(view_data,point_view_data,N, _init_state,Q1,point_Q2,T,l);

%前条件：目标的观测矩阵已知

%后条件：得到目标的滤波矩阵和目标的各次增益

filt_k1(i,:,:)=k1;

filt_k2(i,:,:)=k2;

[ME_temp_view_err_x(i,1:N),ME_temp_filter_err_x(i,1:N),ME_temp_view_err_y(i,1:N),ME_temp_filter_err_y(i,1:N)]=temp_err_save(real_data,...

filter_data,view_data);

%前条件：目标的真实值矩阵，目标的滤波矩阵，目标的观测矩阵已知

%后条件：本次目标的观测误差，滤波误差得到存储

end

[final_filt_k1,final_filt_k2]=filt_count(filt_k1,filt_k2,N1);

%前条件：得到增益的三维矩阵

%后条件：求出平均增益

[ME_final_view_err_x,ME_final_filter_err_x,ME_final_view_err_y,ME_final_filter_err_y]=ME_err_count(ME_temp_view_err_x,ME_temp_filter_err_x,...

ME_temp_view_err_y,ME_temp_filter_err_y);

%前条件：目标的观测误差矩阵，目标的滤波误差矩阵已知

%后条件：得到目标的平均观测误差矩阵，平均滤波误差矩阵

[RMSE_final_view_err_x,RMSE_final_filter_err_x,RMSE_final_view_err_y,RMSE_final_filter_err_y]=RMSE_err_count(ME_temp_view_err_x,...

ME_temp_filter_err_x,ME_temp_view_err_y,ME_temp_filter_err_y,ME_final_view_err_x,ME_final_filter_err_x,ME_final_view_err_y,ME_final_filter_err_y);

%后条件：得到目标的均方观测误差矩阵，均方滤波误差矩阵

%show(ME_final_view_err_x,ME_final_filter_err_x,ME_final_view_err_y,ME_final_filter_err_y,final_filt_k1,final_filt_k2,N,real_data,view_data,filter_data,real_v);

show(ME_final_view_err_x,ME_final_filter_err_x,ME_final_view_err_y,ME_final_filter_err_y,RMSE_final_view_err_x,RMSE_final_filter_err_x,...

RMSE_final_view_err_y,RMSE_final_filter_err_y,final_filt_k1,final_filt_k2,N,real_data,view_data,filter_data,real_v);

%前条件：目标的平均观测误差矩阵，平均滤波误差矩阵已知

%后条件：作出目标的平均观测误差矩阵，平均滤波误差矩阵的仿真图

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关键词：扩展卡尔曼滤波 粒子滤波

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