估计过滤器

卡尔曼滤波和粒子滤波器、线性化函数和运动模型

传感器融合和跟踪工具箱™提供估计过滤器优化对于特定的场景,如线性或非线性运动模型,线性或非线性测量模型,或不完整的可观测性。

功能

过滤器对象跟踪

`trackingKF`	线性卡尔曼滤波器的跟踪对象
`trackingEKF`	扩展卡尔曼滤波器的跟踪对象
`trackingUKF`	无味卡尔曼滤波跟踪对象
`trackingABF`	α-β滤波器为对象的跟踪
`trackingCKF`	容积卡尔曼滤波跟踪对象
`trackingIMM`	交互多模型(IMM)过滤器对象跟踪
`trackingGSF`	高斯和滤波对象跟踪算法
`trackingPF`	粒子滤波的跟踪对象
`trackingMSCEKF`	扩展卡尔曼滤波器在修改对象跟踪球坐标(MSC)
`ggiwphd`	γ高斯逆Wishart博士(GGIW)过滤器
`gmphd`	高斯混合滤波器(GM)博士学位

初始化

`trackingKF`

`initcvkf`	从检测报告创建常速线性卡尔曼滤波器
`initcakf`	从检测报告创建恒定加速度线性卡尔曼滤波器

`trackingEKF`

`initcvekf`	从检测报告创建常速扩展卡尔曼滤波器
`initcaekf`	创建恒定加速度扩展卡尔曼滤波器的检测报告
`initctekf`	从检测报告创建常量周转周期扩展卡尔曼滤波器
`initapekf`	恒定的速度angle-parameterized卡尔曼滤波器的初始化
`initrpekf`	恒定的速度range-parameterized卡尔曼滤波器的初始化

`trackingUKF`

`initcvukf`	从检测报告创建常速无味卡尔曼滤波器
`initcaukf`	从检测报告创建恒定加速度无味卡尔曼滤波器
`initctukf`	从检测报告创建常量周转周期无味卡尔曼滤波

`trackingABF`

`initcvabf`	从检测报告创建恒定速度跟踪α-β滤波器
`initcaabf`	从检测报告创建恒定加速度α-β跟踪滤波器

`trackingCKF`

`initcvckf`	创建恒定速度跟踪容积卡尔曼滤波器的检测报告
`initcackf`	创建恒定加速度跟踪容积卡尔曼滤波器的检测报告
`initctckf`	创建常量周转周期跟踪容积卡尔曼滤波检测报告

`trackingIMM`

initekfimm 初始化trackingIMM对象

`trackingPF`

`initcvpf`	从检测报告创建恒定速度跟踪粒子滤波
`initcapf`	从检测报告创建恒定加速度跟踪粒子滤波
`initctpf`	创建常量周转周期跟踪粒子滤波检测报告

`trackingMSCEKF`

initcvmscekf 恒定的速度trackingMSCEKF初始化

`ggiwphd`

`initcvggiwphd`	创建恒定速度ggiwphd过滤器
`initcaggiwphd`	创建恒定加速度ggiwphd过滤器
`initctggiwphd`	创造持续的周转周期ggiwphd过滤器

`gmphd`

`initcvgmphd`	创建恒定速度gmphd过滤器
`initcagmphd`	创建恒定加速度gmphd过滤器
`initctgmphd`	创造持续的周转周期gmphd过滤器
`initctrectgmphd`	创建持续的周转周期矩形目标gmphd过滤器

运动模型

恒定的速度模型

`constvel`	恒定的速度状态更新
`constveljac`	雅可比矩阵的常速运动
`constvelmsc`	恒定速度在MSC (CV)运动模型框架
`constvelmscjac`	雅可比矩阵的恒定速度(CV)运动模型在MSC
`cvmeas`	测量函数恒定速度运动
`cvmeasjac`	雅可比矩阵的测量函数恒定速度运动
`cvmeasmsc`	测量基于恒定速度在MSC (CV)模型框架
`cvmeasmscjac`	使用恒定的速度雅可比矩阵的测量(CV)模型在MSC

恒定加速度模型

`constacc`	恒定加速度运动模型
`constaccjac`	雅可比矩阵为恒定加速度运动
`cameas`	测量函数恒定加速度运动
`cameasjac`	雅可比矩阵恒定加速度测量功能的运动

不断的周转周期模型

`constturn`	不断的周转周期运动模型
`constturnjac`	雅可比矩阵为常数周转周期运动
`ctmeas`	测量函数常数周转周期运动
`ctmeasjac`	雅可比矩阵的测量函数常数周转周期运动

矩形对象模型`gmphd`

`ctrect`	不断的周转周期矩形目标运动模型
`ctrectjac`	雅可比矩阵的周转周期矩形目标运动模型
`ctrectmeas`	不断的周转周期矩形目标测量模型
`ctrectmeasjac`	雅可比矩阵的周转周期矩形目标测量模型
`ctrectcorners`	角的测量常数周转周期矩形目标

开关运动模型

switchimm 为trackingIMM对象模型转换函数

主题

介绍估计过滤器

总复习的估计工具箱中提供的过滤器。

线性卡尔曼滤波器

运动估计和预测对象使用一个线性卡尔曼滤波器。

扩展卡尔曼滤波器

运动估计和预测对象使用一个扩展的卡尔曼滤波器。

特色的例子

机动目标跟踪

使用各种跟踪机动目标跟踪过滤器。过滤器的示例显示了区别使用单个运动模型和多个运动模型。

打开脚本

跟踪与测距测量

说明了粒子滤波器和高斯和过滤器的使用跟踪使用测距测量单个对象。

打开脚本

被动测距使用单一操纵传感器

演示了如何使用被动追踪目标angle-only测量从一个传感器。被动angle-only包含目标的方位角和仰角测量的传感器。测量范围的缺席使问题具有挑战性的目标,只能在一定条件下完全可观测的跟踪。

打开脚本

估计过滤器

功能

过滤器对象跟踪

初始化

`trackingKF`

`trackingEKF`

`trackingUKF`

`trackingABF`

`trackingCKF`

`trackingIMM`

`trackingPF`

`trackingMSCEKF`

`ggiwphd`

`gmphd`

运动模型

恒定的速度模型

恒定加速度模型

不断的周转周期模型

矩形对象模型`gmphd`

开关运动模型

主题

特色的例子

机动目标跟踪

跟踪与测距测量

被动测距使用单一操纵传感器

传感器融合和跟踪工具箱文档

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估计过滤器

功能

过滤器对象跟踪

初始化

trackingKF

trackingEKF

trackingUKF

trackingABF

trackingCKF

trackingIMM

trackingPF

trackingMSCEKF

ggiwphd

gmphd

运动模型

恒定的速度模型

恒定加速度模型

不断的周转周期模型

矩形对象模型gmphd

开关运动模型

主题

特色的例子

机动目标跟踪

跟踪与测距测量

被动测距使用单一操纵传感器

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`trackingKF`

`trackingEKF`

`trackingUKF`

`trackingABF`

`trackingCKF`

`trackingIMM`

`trackingPF`

`trackingMSCEKF`

`ggiwphd`

`gmphd`

矩形对象模型`gmphd`