基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪精确与近似实现

资源摘要信息:"mehryaragha/Approximate_Filtering:扩展卡尔曼滤波精确和近似-matlab开发" 该资源提供了扩展卡尔曼滤波（EKF）在精确计算和近似计算两个方向上的MATLAB实现。扩展卡尔曼滤波是一种常用于非线性系统状态估计的算法，它是传统卡尔曼滤波算法的扩展，能够处理那些状态转移和观测模型是非线性的情况。 在描述中提到了三篇Demo脚本的执行： 1. Demo_detailed_visualisation.m：这个Demo脚本通过模拟来展示论文中的图4，演示了在不同的Kullback–Leibler（KL）阈值下如何进行动态近似计算。KL散度是衡量两个概率分布差异的一种方法。在滤波算法中，它可用于评价概率密度函数之间的差异。通过调整KL阈值，算法能够在计算复杂度和估计精度之间进行权衡，从而实现近似计算。 2. Demo.m：这个脚本可能是一个辅助的演示脚本，用于展示扩展卡尔曼滤波的工作原理和结果，可能包含了与Demo_detailed_visualisation.m类似的内容，但具体细节没有在描述中提及。 3. Demo_Exact_Computation.m：该脚本演示了扩展卡尔曼滤波器的精确计算过程，即不进行任何近似处理。这是对上述近似计算的一个对照，能够提供性能基准以及评估近似方法带来的误差。 在实施中提到的论文“在运行时学习近似计算”由P. Garcia、M. Emambakhsh 和 A. Wallace撰写，并在IET第三届智能信号处理国际会议 (ISP 2017) 上发表。论文可能详细探讨了动态近似计算方法在运行时的学习和调整机制，以及如何在实时系统中应用这些方法以优化计算资源。 标签“matlab”表明整个项目的开发环境是MATLAB软件，这是一个广泛使用的数值计算和可视化平台，非常适合进行数据处理、算法开发和原型设计。对于那些熟悉MATLAB环境的工程师和研究人员来说，该项目提供的代码和脚本可以直接在该平台下运行和测试。 压缩包子文件的文件名称列表中只有一个项目："github_repo.zip"。这暗示了整个项目已经被打包为一个ZIP文件，方便用户下载和解压。解压后，用户将能够访问到所有的源代码文件、脚本、文档以及可能存在的其他资源。 整体来看，该项目为研究者提供了一个工具集，用于在不同近似水平下评估和比较扩展卡尔曼滤波器的性能。这对于优化滤波算法在实时系统中的实现、节省计算资源以及研究算法误差容忍度等方面具有重要意义。通过这些脚本的运行，用户可以更直观地理解近似计算对于扩展卡尔曼滤波性能的影响，并且能够在实验中调整参数，以获得最优的性能表现。