MATLAB实现卡尔曼滤波：理论与实战应用

《卡尔曼滤波原理及程序》是一本详细介绍卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)的实用指南。该手册特别关注这些滤波方法在实际应用中的理论背景与MATLAB编程实现。书中内容涵盖的领域广泛，如温度测量、自由落体、全球定位系统(GPS)导航、石油地震勘探以及视频图像中的目标检测与跟踪。 卡尔曼滤波是经典的线性状态空间滤波方法，用于估计动态系统中的状态变量，尤其是在存在噪声的情况下。它通过结合预测和更新步骤来不断优化对系统状态的估计，对于线性系统的性能优良。在MATLAB中，实现卡尔曼滤波的关键是状态方程和观测方程的设置，以及计算预测和更新过程中的矩阵运算。 扩展卡尔曼滤波针对非线性系统进行近似处理，通过对系统方程进行线性化，使得非线性问题可以被转换为线性问题来求解。无迹卡尔曼滤波则是更精确的非线性滤波方法，通过使用无迹卡尔曼变换来减少计算量，同时保持较高的滤波性能。 在四维目标跟踪的例子中，滤波器被用来估计船舶在二维空间上的位置和速度。系统方程考虑了位置、速度和加速度的影响，并假设了噪声的存在。通过仿真，可以看到随着过程噪声的变化，目标轨迹和跟踪误差也随之改变。MATLAB函数`Kalman`提供了具体的实现步骤，包括初始化目标位置和速度、设置噪声参数、以及执行滤波过程，最后展示出跟踪轨迹和误差图形。 这本书不仅适合希望深入了解卡尔曼滤波技术的读者，也适合在实际工程中需要应用这些滤波方法的专业人员，因为它不仅提供理论基础，还提供了实用的MATLAB代码供读者参考和实践。通过学习本书，读者能够理解和掌握这些滤波算法在目标跟踪和其他非线性系统中的应用，提升其在工程问题解决中的能力。