状态估计

大福是小强

042_Unscented Kalman Filter in Matlab无迹卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)是一种基于卡尔曼滤波的非线性状态估计方法，它通过一种称为无迹变换(Unscented Transformation)的方法，将非线性系统的状态估计问题转化为线性系统的状态估计问题，然后使用卡尔曼滤波器进行状态估计。

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Matlab|基于PMU相量测量单元进行电力系统电压幅值和相角状态估计程序采用三种方法对14节点和30节点电力系统状态进行评估：①PMU同步相量测量单元结合加权最小二乘法（WLS）分析电力系统的电压幅值和相角状态；

boss:整个卡尔曼滤波器的简单案例——估计机器人位置卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种用于状态估计的强大技术，常用于处理具有随机噪声的系统的状态估计问题。在目标跟踪等应用中，卡尔曼滤波常被用来预测目标的位置和速度等状态变量，并根据观测数据进行状态更新，从而实现对目标轨迹的跟踪。

状态估计算法-卡尔曼滤波用于陀螺仪加速度计数据融合在许多姿态估计和导航应用中，陀螺仪和加速度计是两个常用的传感器。然而，单独使用它们可能会受到各种噪声和误差的影响。为了获得更准确和稳定的姿态信息，通常会将两者的数据进行融合。我们将使用史上最经典状态估计算法，也就是卡尔曼滤波来来解决相同的问题，我们将从原理、系统模型到C代码实现全过程讲解，让你一篇文章就搞懂如何实战卡尔曼滤波算法。

顶呱呱程序

02基于matlab的卡尔曼滤波基于matlab的卡尔曼滤波，可更改状态转移方程，控制输入，观测方程，设置生成的信号的噪声标准差，设置状态转移方差Q和观测方差R等参数，程序已调通，需要直接拍下。

扩展卡尔曼滤波技术（Extended Kalman Filter，EKF）卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量中，估计动态系统的状态，然而简单的卡尔曼滤波必须应用在符合高斯分布的系统中。