提出了一种基于卡尔曼滤波和AR模型的、针对由于移动台高速移动而引起的信道状态变化的信道预测方法。
在研究传统的LRP信道预测算法的基础上抽取采样数据,通过训练序列得到AR模型系数,采用LRP信道预测算法进行信道预测,并引入一个决策模块,当信道状态变化较大时,采用Kalman滤波进行替代预测,可获得较好的预测性能。

GPS/INS位置组合输出校正Matlab仿真文件说明：s_GPS_INS_position_sp_demo.m组合主文件kalman_GPS_INS_position_sp_NFb.m卡尔曼滤波程序ode500.mat飞机飞行轨迹与INS输出数据将三个文件放到同一个文件夹中，运行主文件即可。
希望对此方向的初学者有所帮助。
另附仿真结果。
说明：仿真结果用的数据文件时间为3h，附的数据文件时间为500s。

本文以车辆、舰船组合导航定位问题为背景，将扩展卡尔曼滤波算法应用于INS/GPS组合导航系统中。
首先具体介绍了扩展卡尔曼滤波方法以及INS/GPS组合导航系统。
然后针对两个具体的组合导航问题，建立组合导航模型，设计了基于扩展卡尔曼滤波的组合导航滤波算法。
最后应用Matlab语言对所设计的算法进行仿真，并对仿真结果进行分析。
理论分析及仿真结果表明，扩展卡尔曼滤波在一定条件下是处理非线性状态估计的一种行使有效而设计简单的滤波方法。

网上找到的最好的kalman滤波方法，包括1D和2D，带例子。

kalman滤波Englishvision

AthanasiosC.Antoulas(Ed.)Springer589pages.Themostinfluentialanddominantfigureinsystemtheoryoverthepast30yearshasundoubtedlybeenRudolfE.Kalman.Thereishardlyaresearchareainthisfieldwhichhasnotbeeninfluencedbyhisthinking.Inthepagesthatfollow,thereisa

简单模拟了kalman跟踪匀速直线运动的情况，适合初学者使用。

采用kalman滤波算法，对含噪声的语音信号进行降噪，能够取得较好的效果。

用VD算法和CA算法还有CV算法实现kalman滤波器预测动目标轨迹，来实现动目标跟踪，采用的是matlab编程，仿真数据实现。

clearallN=100;T=4*pi/N;t=0:4*pi/N:4*pi-T;w=2*pi/(24*3600);X1=zeros(15,N);X2=zeros(15,N);L=zeros(6,N);X2(:,1)=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]X1(:,1)=X2(:,1);E=eye(15);W=[0-w0;w00;000];A=zeros(15,15);A(1:3,4:6)=eye(3);A(4:6,4:6)=-2*W;A(7:9,7:9)=-W;fori=10:12A(i,i)=-1/7200;endfori=13:15A(i,i)=-1/1800;endA=eye(15)+A*T+A*A*(T.^2)/2;Z1=zeros(15,15);Z2=eye(15);R=eye(6);Q=zeros(15,15);Q(15,15)=1;K=zeros(15,6);H=zeros(6,15);fori=1:6H(i,i)=1;endfori=1:NL(:,i)=zeros(6,1);L(1,i)=randn(1);endfori=2:NX1(:,i)=A*X2(:,i-1);Z1=A*Z2*A'+Q;K=Z1*H'*inv(H*Z1*H'+R);X2(:,i)=X1(:,i)+K*(L(:,i)-H*X1(:,i));Z2=[E-K*H]*Z1;endplot(t,L(1,:),'g*');holdon;plot(t,X1(1,:),'r*');

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。