基于EKF和CKF的三维非线性系统滤波方法。系统采用强非线性状态方程（含三角函数和分式）与非线性观测模型，过程噪声和观测噪声均为高斯分布。通过仿真对比两种滤波算法的性能，结果显示CKF在状态估计精度上优于EKF，误差曲线和CDF图表明CKF具有更低的总体误差。程序实现了两种滤波算法的完整流程，包括状态预测、测量更新等步骤，并提供了详细的状态估计结果可视化与误差分析。

本文介绍了一种基于交互多模型粒子滤波(IMM-PF)的目标跟踪算法。该算法同时采用匀速(CV)和匀加速(CA)两种运动模型，通过粒子滤波实现对目标状态的并行估计与自适应切换。核心特点包括：多模型协同跟踪、根据观测数据自动调整模型权重、适用于非线性非高斯场景、输出平滑稳定的轨迹估计。仿真结果显示，相比单一模型方法，该算法在目标运动状态变化时表现更稳定，跟踪精度更高。MATLAB源代码实现了二维空间下

种分布式EKF协同导航算法，通过融合IMU、GNSS和UWB三类传感器数据实现多节点定位。算法创新性地引入协方差交集（CI）融合方法，解决分布式系统中估计误差相关性问题。仿真实验设置3个节点，采用200步0.1s步长的匀速运动模型，结果表明算法能有效跟踪三维轨迹并保持稳定误差性能。提供完整的MATLAB源代码下载链接。

程序是一套基于 MATLAB 开发的多无人机（UAV）协同编队巡逻仿真系统。它采用了经典的长机-僚机（Leader-Follower）控制架构，深度融合了六自由度（6-DOF）非线性动力学模型与双闭环串级 PID 控制算法。通过集中式路径规划与分布式误差反馈机制，系统实现了多机在复杂巡逻航点下的菱形编队精准保持。代码逻辑严密，涵盖了从底层动力学模拟到高层逻辑调度的全过程，并提供了直观的三维轨迹可视

本文介绍了四旋翼无人机串级PID控制的仿真实现。通过MATLAB构建了完整的6-DOF动力学模型，采用位置环（外环）和姿态环（内环）的双层PID控制架构，实现了无人机自动起飞、航点巡航和降落功能。仿真结果显示，系统能精确跟踪预设的三维轨迹，姿态响应稳定。该仿真适用于控制理论教学、算法验证和快速原型开发，单文件结构便于参数调整和功能扩展。代码包含航点管理、PID控制、物理引擎和可视化模块，可直观展示

基于MATLAB的三维RRT（快速扩展随机树）路径规划算法。代码开源可运行，用户可自定义地图参数和障碍物设置，适用于无人机路径规划研究与应用场景。

基于最近邻启发式策略的垃圾运输路径规划算法（VRP），通过MATLAB仿真实现在车辆容量约束下的多车调度优化。算法在二维区域内随机生成垃圾收集点及处理厂位置，根据最近邻原则动态规划车辆路径，确保所有垃圾点被高效收集且总运输距离最小化。仿真结果展示了车辆分配路线及载重情况，为复杂路径优化算法（如遗传算法）提供了基础验证平台。本例程使用的模型适用于城市垃圾收运等物流调度场景。

摘要 本文提出了一种基于交互多模型（IMM）与粒子滤波（PF）融合的三维目标跟踪算法。该方法通过建立匀速运动（CV）和匀速转弯（CT）两种运动模型，利用IMM机制实现模型自适应切换，并结合粒子滤波处理非线性状态估计。仿真实验设置目标在600步内经历三种运动模式切换，通过10次蒙特卡洛仿真验证算法性能。结果表明，IMM-PF融合方法相比单一模型跟踪精度显著提升，位置RMSE误差降低约20-30%，且

基于自适应交互多模型(AIMM)算法的三维目标跟踪方法。该算法融合了恒定速度(CV)和恒定转弯率(CT)两种运动模型，通过Sage-Husa自适应滤波技术实现了观测噪声和过程噪声的自适应估计

UWB定位，即超宽带定位，是一种基于超宽带技术的定位方式。这种技术通过广泛的信号频率范围（通常介于500MHz和10GHz之间）来传输数据。这种定位方法的核心在于利用时间差测量和信号的多路径传播特性。简而言之，它通过发送极短的脉冲序列，并计算这些脉冲从发送端到接收端所需的时间（飞行时间，TOF）。由于UWB信号具有广泛的频率范围，它们在传播过程中会经历多条路径，从而允许通过计算不同路径上的时间差来