说明：基于多模型粒子滤波的机动微弱目标检测前跟踪的matlab仿真实现。

机动目标检测 目标检测 跟踪前检测 目标跟踪 粒子-TBD

说明：该程序是一种最小二乘滤波算法的matlab实现程序，主要应用于非平稳信号的干扰抑制中。

干扰抑制 RLS算法干扰

说明：雷达信号去斜处理方法：去斜处理(宽带的匹配滤波)Stretch方法是针对线性调频信号而提出的, 其方法是将输入信号与参考信号 (经适当延迟的本振信号, 延迟量通常由窄带信号测距结果估计出) 混频。

去斜滤波 去调频 线性调频去斜 雷达 雷达去斜

说明：3模型、2模型的交互多模型算法与普通卡尔曼滤波算法在跟踪机动目标的时候的性能比较

多模型 IMM3 IMM3-Kalman maneuvering kalman-filter-matlab

说明：基于粒子滤波的雷达检测前跟踪算法，建立新的目标模型和观测模型，提出了线性扩展目标。能够检测1db的弱小目标。

雷达扩展目标 目标检测 扩展目标 doppler-filter 弱小目标跟踪

说明：基于单目视觉的单目标跟踪情部下meanshift算法与kalman滤波相结合的程序。

meanshift-跟踪 meanshift-tracking 单目视觉matlab meanshift--kalman meanshift+kalman

说明：对室内的行人定位跟踪算法进行研究：包括基于RSS的KNN室内定位算法、基于RSS的卡尔曼滤波算法、融合RSS和DR的粒子滤波算法等。

定位跟踪 RSS室内定位 KNN，定位算法 RSS-定位 KNN-室内定位

说明：基于T-s模糊模型用于估计非线性系统的状态的kalman滤波器。

KALMAN估计 kalman-ts T-S模糊系统 T-S系统 fuzzy--ts

说明：基于2D和红外的异类传感器的数据融合算法，滤波器选用EKF扩展卡尔曼滤波

卡尔曼-红外 matlab-Kalman-2D 传感器EKF ekf-fusion 异类传感器

说明：基于次优贝叶斯估计的非线形非高斯条件下的粒子滤波器的MATELAB仿真

matelab 粒子 非高斯 Schmidt 非-高斯