卡尔曼滤波器应用：INS/GNSS导航与目标跟踪技术解析-matlab实现

资源摘要信息:"卡尔曼滤波器是动态系统中用于估计的数学模型，被广泛应用于信号处理、控制系统、计算机视觉等领域。它通过考虑当前测量值与预测值的差异，实时更新对系统状态的估计。Youngjoo Kim 和 Hyochoong Bang 在他们编写的IntechOpen (2018) 书籍章节中，详细介绍了卡尔曼滤波器在惯性导航系统（INS）/全球卫星导航系统（GNSS）集成导航、目标跟踪和地形参考导航中的应用。本书章节提供的示例源代码，帮助读者更好地理解并实现卡尔曼滤波器，以及其扩展形式—扩展卡尔曼滤波器（EKF）。 首先，INS/GNSS集成导航系统是将惯性导航系统（INS）和全球卫星导航系统（GNSS）的数据结合起来，以提供连续、准确的位置和方向信息的系统。在INS/GNSS集成导航系统中，卡尔曼滤波器主要用于融合来自两种不同系统的数据，提高导航精度并减少各自的误差积累。卡尔曼滤波器通过状态估计和误差协方差更新来实现这一过程。 其次，目标跟踪是运用卡尔曼滤波器对移动目标进行位置估计和预测的重要应用场景。无论是军用雷达跟踪还是民用移动通信网络中的跟踪，卡尔曼滤波器通过建立目标的动态模型，并结合实时测量数据，能够有效地预测目标的运动轨迹。在多目标跟踪、机动目标跟踪等复杂场景中，卡尔曼滤波器的性能尤为重要。 再次，地形参考导航是一种利用已知地形信息辅助导航的系统，它在GPS信号受阻或完全不可用的环境中尤为重要。卡尔曼滤波器在地形参考导航中用于结合地形特征与飞行器的传感器数据，通过不断的估计和校正过程来提高导航的准确性。 扩展卡尔曼滤波器是标准卡尔曼滤波器在非线性系统中的推广。在很多实际应用中，系统的动态或测量模型可能包含非线性，直接应用标准卡尔曼滤波器将不再适用。EKF通过泰勒级数展开，将非线性模型局部线性化，从而允许利用标准卡尔曼滤波器的框架进行状态估计。EKF的应用使得卡尔曼滤波器能够应用于更广泛的系统。 在本书章节提供的源代码中，读者可以找到应用于上述场景的具体卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器的实现。这些代码示例不仅包含基本的滤波算法实现，还包括了对算法进行初始化、参数设置、状态更新以及性能评估的过程。通过MATLAB这一强大的计算和可视化工具，作者们使得这些示例代码易于理解并可直接应用于实际问题中。 总的来说，这本章节以及提供的MATLAB源代码，为工程技术人员和研究人员提供了一个关于如何在实际系统中应用卡尔曼滤波器及其扩展形式—扩展卡尔曼滤波器的宝贵资源。无论是在教学、研究还是工程实践中，这些内容都是理解和应用卡尔曼滤波器技术的重要参考。" 【请注意：以上内容为根据提供的文件信息所生成的详细知识点描述，并不包含文件内容的实际源代码或具体的实现细节。】