这是东北大学研一信号专业的一次作业，要求设计卡尔曼滤波器，适合初学者学习和交流经验。
设计卡尔曼滤波器的现代信号处理作业指南
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卡尔曼滤波器是一种用于估计动态系统状态的递归滤波算法。它广泛应用于目标跟踪、导航和控制等领域。卡尔曼滤波器算法的核心思想是通过不断更新状态估计和协方差矩阵来逼近真实状态。其特点是能够处理非线性系统和噪声干扰，提供高精度的状态估计。
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Matlab中的卡尔曼滤波器源码
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鲁棒卡尔曼滤波包优化MATLAB实现的鲁棒卡尔曼滤波器系列
该软件包提供了一系列鲁棒卡尔曼滤波器的优化实现。每个滤波器均使用固定参数tau（取值介于0和1之间）进行选择，通过容差参数c来调整滤波器的鲁棒性。设计保证在模型扰动下，真实模型落在一个名义球内，其中模型间的Tau散度小于宽容度C。此外，软件包还包含了实际应用示例演示。参考文献：M.佐尔齐，“模型扰动下的鲁棒卡尔曼滤波”；M.佐尔齐，“关于模型不确定性下贝叶斯和维纳估计量的鲁棒性”。
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Matlab 分时代码：卡尔曼滤波器库
该库汇集了不同卡尔曼过滤器的 Matlab、C++ 和 Python 实现，包括连续离散扩展卡尔曼滤波器。我们还添加了其他过滤器，如 UKF、集成滤波和粒子滤波。通过在各种场景下测试实现，我们验证了它们与预期稳态协方差的一致性。欢迎使用和参考该库，如有任何问题或想要贡献，请联系 zonov dot ca。
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