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disp_rand
- 本程序用matlab生成白噪声，并且基于一个离散线性随机系统的模型生成了y(k)和x(k)，绘制出了x(k|k-1)和x(k)的对比曲线，求出了提前一步预报的误差协方差阵的稳定值-the procedures used Matlab generate white noise, and on a discrete linear stochastic systems model generated y (k) and x (k), mapp
yuanzhen
- 本文提出一种新的相干波束形成方法，利用内插变换对相干背景下的真实阵列进行虚拟平移，得到多个虚拟平移后的信号协方差矩阵；对其进行平均后，所得到的相干信号协方差矩阵具有满秩性。利用一般的波束形成法求出最优权向量。该方法解决了五阵元均匀圆阵下二维相干信号的波束形成问题。
ULA
- 已知：信号中心波长为2,天线阵元的间距为1米,快拍数为2000，空中有四个 源信号,假设它们的频率 四个源信号的方向分别为： 求： 1）在不加入噪声的情况下,观察并计算协方差矩阵特征值,并对它的特点 加以说明 2）分别采用MUSIC算法,CAPON算法, ESPRIT算法在下面四种情况下，对 上述四个信号源的波达方向进行估计,并画出它们的空间谱图； ①在不加入噪声的情况下, ②在加入高斯白
disp_rand
- 本程序用matlab生成白噪声，并且基于一个离散线性随机系统的模型生成了y(k)和x(k)，绘制出了x(k|k-1)和x(k)的对比曲线，求出了提前一步预报的误差协方差阵的稳定值-the procedures used Matlab generate white noise, and on a discrete linear stochastic systems model generated y (k) and x (k), mapp
yuanzhen
- 本文提出一种新的相干波束形成方法，利用内插变换对相干背景下的真实阵列进行虚拟平移，得到多个虚拟平移后的信号协方差矩阵；对其进行平均后，所得到的相干信号协方差矩阵具有满秩性。利用一般的波束形成法求出最优权向量。该方法解决了五阵元均匀圆阵下二维相干信号的波束形成问题。-This paper presents a new coherent beamforming methods, the use of interpolation transf
ULA
- 已知：信号中心波长为2,天线阵元的间距为1米,快拍数为2000，空中有四个 源信号,假设它们的频率 四个源信号的方向分别为： 求： 1）在不加入噪声的情况下,观察并计算协方差矩阵特征值,并对它的特点 加以说明 2）分别采用MUSIC算法,CAPON算法, ESPRIT算法在下面四种情况下，对 上述四个信号源的波达方向进行估计,并画出它们的空间谱图； ①在不加入噪声的情况下, ②在加入高斯白
rsvd
- 基于GM算法和QR分解实现的稳健奇异值分解算法，通过该算法可以获取一个数居阵的稳健方差－协方差阵。在该稳健方差－协方差阵上可以进行诸如，稳健主成份分解、稳健聚类、稳健因子分析等操作。-GM based on QR decomposition algorithm and the realization of the stability of singular value decomposition algorithm, the algor
An_improved_ekf_new_methods
- 本文对于非线性非高斯问题，提出了一种改进扩展卡尔曼滤波（NIEKF）新方法。该方法将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波器方法中，有效地重复利用新的测量信息，还利用Levenberg-Marquardt 方法调整预测协方差阵以保证算法具有全局收敛性。实验结果表明，所提方法具有更高的估计精度，是一种效率较高、性能较好的跟踪方法。-This non-Gaussian for nonlinear problems, an improved ext
w_SMI
- 针对均匀线列阵，当采用样本协方差矩阵求逆的方法时，得到的波束扫描估计方位谱。三个信号源-For uniform linear array, when using the sample covariance matrix inversion method, estimated by scanning the beam position spectrum. Three sources
trackfusion
- 利用误差协方差阵的迹最小准则建立了多传感器异步融合模型-Error covariance matrix using the minimum criteria for the establishment of a multi-track asynchronous sensor fusion model
3
- 导航系统误差及其协方差阵的随机加权拟合.-Navigation system errors and the covariance matrix of random weighted fit.
34535
- 导航系统误差及其协方差阵的随机加权拟合.-Navigation system errors and the covariance matrix of random weighted fit.
signal-parameter-estimation
- 本文分析了多级维纳滤波器的特性，在加性噪声和二维天线阵列如均匀圆阵、均匀面阵、十字阵等条件和背景下，对信源个数和信源参数估计问题进行了研究，提出了基于多级维纳滤波器前向分解特性的快速参数估计方法，同时提出了基于多级维纳滤波器的二维ESPRIT参数估计方法，该类方法无需协方差矩阵的估计运算及分解运算，计算复杂度较低。另外，还提出了对信源个数的估计算法。-This paper analyzes the characteristics of
jianjiepingcha
- 水准测量中间接平差以及观测精度的计算，本程序由c++编写，可以得到平差后未知点坐标，协方差阵，观测值改正数等等。-Leveling in indirect adjustment and the calculation of the observational accuracy of the program written by c++ unknown point coordinates can be adjustment, the co
SMI_1
- 使用样本协方差矩阵求逆方法仿真的波束图。使用的是均匀线列阵，信号方向为10度，有噪声，没有干扰。-Using the sample covariance matrix inversion method for the simulation beam pattern. Using a uniform linear array, the signal direction of 10 degrees, there is noise, no i
4.面阵中二维角度估计
- 面阵中二维角算法用于处理阵列信号，估计阵列的协方差矩阵(MATLAB is used to develop the system model of array signal processing, such as the correlated signals, the error of amplitude and phase.)
srukf
- % 函数功能： SRUKF滤波器 % 适用范围： 测量线性、噪声加性时的SRUKF 滤波 % INPUT % x1： 系统状态 % T： 捷联矩阵计算值 % Tbn： 捷联矩阵真实值 % fp： 比力在计算坐标系内的投影 % Pw： 过程噪声 % Pv： 量测噪声 % phi： 计算的纬度 % % OUTPUT
例4-2的R代码
- 计算协方差阵、逆矩阵、和各组均值；进行预测及回判。(Covariance matrix, inverse matrix, and mean of each group are calculated)
kalman1
- 以速度为11m/s沿x轴做匀速直线运动，通过卡尔曼滤波跟踪目标，作出相应协方差图像，内有注释，根据相应功能可更改注释。(At the speed of 11 m/s, we perform uniform rectilinear motion along the X axis. We track the target through Kalman filter and make corresponding covariance imag
code
- 1.CAmodelfusion.m 主要功能： （1）完成两个传感器各自对基于CA模型的目标状态的Kalman估计； （2）实现传感器的局部状态估计的SCC和CI融合算法的实现； （3）画出局部估计和两种融合估计的位置、速度、加速度的误差； （4）画出局部估计和两种融合估计的协方差椭圆。 2.CVmodelfusion.m 主要功能： 功能与CAmodelfusion.m基本相似，差异在于实现基于CV模型的估计和估计