估计滤波器

卡尔曼和粒子滤波器、线性化函数和运动模型

传感器融合与跟踪工具箱™ 提供针对特定场景优化的估计滤波器，例如线性或非线性运动模型、线性或非线性测量模型或不完全可观测性。

功能

过滤器对象跟踪

`跟踪kf`	线性卡尔曼滤波器用于跟踪对象
`跟踪EKF`	扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用
`跟踪`	无迹卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用
`跟踪BF`	用于对象跟踪的α-β滤波器
`跟踪CKF`	数值积分卡尔曼滤波目标跟踪
`trackingIMM`	用于目标跟踪的交互多模型（IMM）滤波器
`跟踪GSF`	为对象跟踪高斯累加滤波器
`跟踪PF`	用于目标跟踪的粒子滤波器
`trackingMSCEKF`	修正球坐标下目标跟踪的扩展卡尔曼滤波（MSC）
`ggiwphd`	Gamma-Gaussian逆Wishart（GGIW）PHD滤波器
`gmphd`	高斯混合（GM）PHD滤波器

初始化

`跟踪kf`

`initcvkf`	从检测报告中创建等速线性卡尔曼滤波器
`initcakf公司`	从检测报告中创建恒加速度线性卡尔曼滤波器

`跟踪EKF`

`initcvekf`	创建等速从检测报告扩展卡尔曼滤波器
`initcaekf`	从检测报告中创建恒加速度扩展卡尔曼滤波器
`初始化`	创建恒定导率从检测报告扩展卡尔曼滤波
`initapekf`	等速角度参数EKF初始化
`初始贝克函数`	等速范围参数化EKF初始化

`跟踪`

`initcvukf`	创建一个从检测报告等速无迹卡尔曼滤波
`initcaukf`	创建一个从检测报告中恒加速度无迹卡尔曼滤波
`首创`	从检测报告中创建恒定转动率无味卡尔曼滤波器

`跟踪BF`

`initcvabf`	创建从检测报告等速跟踪α-β滤波器
`initcaabf`	创建一个从检测报告中恒定的加速度α-β跟踪滤波器

`跟踪CKF`

`initcvckf`	创建一个从检测报告等速跟踪数值积分卡尔曼滤波
`initcackf`	创建一个从检测报告中恒定的加速度数值积分跟踪卡尔曼滤波器
`initctckf`	创建一个从检测报告恒定导率数值积分跟踪卡尔曼滤波器

`trackingIMM`

伊涅克菲姆 初始化trackingIMM对象

`跟踪PF`

`initcvpf`	创建从检测报告等速跟踪颗粒过滤器
`初始CAPF`	从检测报告创建恒定加速度跟踪粒子滤波器
`初始条件`	创建一个从检测报告恒定导率跟踪粒子滤波

`trackingMSCEKF`

initcvmscekf 等速trackingMSCEKF初始化

`ggiwphd`

`initcvggiwphd`	创建等速ggiwphd过滤器
`initcaggiwphd`	创建恒定加速度ggiwphd过滤器
`初始ggiwphd`	创建恒定转动率ggiwphd过滤器

`gmphd`

`initcvgmphd`	创建等速gmphd过滤器
`初始cagmphd`	创建恒定加速度gmphd滤波器
`初始GMPHD`	创建恒定导率gmphd过滤器
`initctrectgmphd`	创建恒定转动率矩形目标gmphd滤波器

运动模型

恒速模型

`警察`	等速状态更新
`治安官`	等速运动的雅可比矩阵
`constvelmsc`	等速（CV）运动在MSC帧模型
`康斯特维尔姆斯卡`	MSC帧中等速运动模型的雅可比矩阵
`cvmeas`	等速运动的测量函数
`cvmeasjac`	雅可比用于等速运动测量功能的
`cvmeasmsc公司`	MSC框架中基于等速（CV）模型的测量
`cvmeasmcjac公司`	在MSC帧雅可比使用等速（CV）测定的模型

恒加速模型

`constacc`	恒加速度运动模型
`constaccjac`	雅可比用于恒定加速度运动
`浮雕`	用于恒定加速度运动测量功能
`照相机`	恒加速度运动测量函数的雅可比

恒定转向率模型

`constturn`	恒定导率的运动模型
`constturnjac`	恒定转动率运动的雅可比矩阵
`ctmeas`	为恒定导通率动作测量功能
`ctmeasjac`	恒定转速运动测量函数的雅可比

矩形对象模型`gmphd`

`ctrect`	恒定导通率矩形目标的运动模型
`ctrectjac`	恒定转动率矩形目标运动模型的雅可比矩阵
`ctrectmeas`	恒定导通率矩形目标测量模型
`ctrectmeasjac`	恒定转动率矩形目标测量模型的雅可比矩阵
`ctrectcorners`	恒定导通率矩形目标的角落测量

开关运动模型

switchimm trackingIMM对象的模型转换函数

话题

估计滤波器简介

在工具箱中提供的估计滤波器的一般性审查。

线性卡尔曼滤波器

估计和预测使用线性卡尔曼滤波器的对象运动。

扩展卡尔曼滤波器

估计和预测使用扩展卡尔曼滤波器的对象运动。

精选示例

跟踪机动目标

跟踪机动目标

跟踪使用各种跟踪滤波器机动目标。该示例示出了使用单一的运动模型和多个运动模型滤波器之间的差别。

打开脚本

仅使用距离测量进行跟踪

仅使用距离测量进行跟踪

示出了使用颗粒过滤器和高斯求和滤波器的跟踪仅使用范围的测量的单个对象。

打开脚本

使用单一机动传感器的被动测距

使用单一机动传感器的被动测距

示出了如何使用从单个传感器被动仅用角度测量值来跟踪目标。被动仅用角度测量值包含方位和目标的仰角相对于所述传感器。不存在范围测量值使得挑战作为目标的问题要跟踪只在某些条件下是完全可观察到的。

打开脚本

传感器融合和跟踪工具箱文档

金宝app

尝试MATLAB，Sim金宝appulink和其他产品下载188bet金宝搏

现在就试用