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function?kalmanFiltering
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clc
close?all

%%
Z=（1:2:200）;?%觀測值??汽車的位置??也就是我們要修改的量
noise=6*randn（1100）;?%方差為1的高斯噪聲
Z=Z+noise;
X=[0?;?0?];?%初始狀態
P=[1?0;0?1];?%狀態協方差矩陣
F=[1?1;0?1];?%狀態轉移矩陣
Q=[0.00010;0??0.0001];?%狀態轉移協方差矩陣
H=[10];?%觀測矩陣
R=1;?%觀測噪聲協方差矩陣
figure;
hold?on;
for?i?=?1:100
%基于上一狀態預測當前狀態??
X_?=?F*X;
%?更新協方差??Q系統過程的協方差??這兩個公式是對系統的預測
P_?=?F*P*F‘+Q;
%?計算卡爾曼增益
K?=?P_*H‘/（H*P_*H‘+R）;
%?得到當前狀態的最優化估算值??增益乘以殘差
X?=?X_+K*（Z（i）-H*X_）;
%更新K狀態的協方差
P?=?（eye（2）-K*H）*P_;
scatter（X（1）?X（2）4）;?%畫點，橫軸表示位置，縱軸表示速度
end

end

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件????????942??2018-09-19?07:59??基于卡爾曼濾波的定位跟蹤算法仿真\a.m

?????文件?????????55??2018-08-27?11:33??基于卡爾曼濾波的定位跟蹤算法仿真\【源碼使用必讀】.url

?????目錄??????????0??2018-09-19?08:05??基于卡爾曼濾波的定位跟蹤算法仿真

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