initctukf

从检测报告中创建恒定转速的无迹卡尔曼滤波器

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过滤器= initctukf(检测)

描述

例子

过滤器= initctukf (检测）创建并初始化一个恒定转速的无迹卡尔曼过滤器从包含的信息检测报告。有关无迹卡尔曼滤波器的更多信息，请参见trackingUKF．

函数初始化一个恒定的轮转率状态，约定与constturn和ctmeas, (x；v_x；y；v_y；ω；z；v_z),ω周转周期。

例子

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初始化二维恒定转率无迹卡尔曼滤波器

打开生活的脚本

从初始检测报告中创建并初始化一个二维恒定转速无迹卡尔曼滤波对象。

根据物体位置的初始2D测量(-250，-40)创建检测报告。假设测量噪声不相关。

通过增加z分量为零，将测量扩展到三维空间。

检测= objectDetection (0 (-250; -40; 0)“MeasurementNoise”, 2.0 *眼(3),．..“SensorIndex”, 1“ObjectClassID”, 1“ObjectAttributes”, {“汽车”2});

从检测报告中创建新的筛选器并显示筛选器属性。

过滤器= initctukf(检测)

filter = trackingUKF with properties: State: [7x1 double] StateCovariance: [7x7 double] stattransitionfcn: @constturn ProcessNoise: [4x4 double] HasAdditiveProcessNoise: 0 MeasurementFcn: @ctmeas MeasurementNoise: [3x3 double] hasadditivmeasurementnoise: 1 Alpha: 1.0000e-03 Beta: 2 Kappa: 0 EnableSmoothing: 0

显示过滤器状态。

过滤器。状态

ans =7×1-250 0 -40 0 0 0 0

显示状态协方差矩阵。

过滤器。状态Covariance

ans =7×72.0000 0000 00 100.0000 000 2 0000 0000 100.0000 0000 0 100.0000 0000 0 100.0000 0000 0 100.0000 0000 0 100.0000 0000 0 100.0000 0000 0

从球面测量创建2-D恒定转速UKF

打开生活的脚本

初始化一个二维恒定转速扩展卡尔曼滤波器，由球坐标初始测量得到的初始检测报告。如果你想使用球坐标，那么你必须提供一个测量参数结构作为检测报告的一部分框架字段设置为“球”．设定目标的方位角为45度，射程为1000米。

帧=“球”；sensorpos =[25、-40、-10]。';sensorvel =(0; 5。0);宽松=眼(3);

创建测量参数结构。集“HasVelocity”和“HasElevation”来假．然后，测量包括方位角和距离。

measparms =结构(“帧”框架,“OriginPosition”sensorpos,．..“OriginVelocity”sensorvel,“定位”宽松的,“HasVelocity”假的,．..“HasElevation”、假);量= (45,1000);measnoise =诊断接头(3.0[2]。^ 2);检测= objectDetection(0,量,“MeasurementNoise”,．..measnoise,“MeasurementParameters”measparms)

detection = objectDetection with properties: Time: 0 Measurement: [2x1 double] MeasurementNoise: [2x2 double] SensorIndex: 1 ObjectClassID: 0 Measurement: [1x1 struct] ObjectAttributes: {}