说明：利用交互多模型无迹卡尔曼滤波算法实现机动目标跟踪。
说明：无迹卡尔曼滤波的最基本的程序及相应的举例分析，适合初学者。应用非线性系统作为实例进行分析。
说明：无迹卡尔曼滤波UKF摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法，采用卡尔曼线性滤波框架，对于一步预测方程，使用无迹变换UT来处理均值和协方差的非线性传递问题。UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行近似，用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度，而不是对非线性函数进行近似，不需要对Jacobian矩阵...
说明：基于线性卡尔曼滤波算法的原理设计了非线性滤波算法程序，其中包括：扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法，以及基于贝叶斯估计的粒子滤波算法。源码中给出了三种算法的例子程序，简洁易懂，可以用于了解该类算法的基本原理，有助于该类算法的编写和学习，同时资源中对三类算法进行了有效的对比，经过对比可以了解三种算...
说明：与EKF（扩展卡尔曼滤波）不同,UKF是通过无损变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准Kalman滤波体系,而不是像EKF那样,通过线性化非线性函数实现递推滤波。目标跟踪有两个理论基础,即数据关联和卡尔曼滤波技术 . 由于在实际的目标跟踪中,跟踪系统的状态模型和量测模型多是非线性的,因此采用非线...