滤波及数据融合【滤波包括了常增益滤波、卡尔曼Kalman滤波和扩展卡尔曼滤波数据融合采用BC和CC两种，基于KF和EKF实现】附Matlab代码
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🔥 内容介绍
一、引言
在雷达通信系统中，准确获取和处理目标信息至关重要。然而，雷达回波信号往往受到噪声和干扰的影响，导致数据存在误差。滤波技术用于去除噪声，提高数据质量，而数据融合则通过整合多个数据源的信息，进一步提升目标状态估计的准确性。本文将详细介绍常增益滤波、卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）、扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）以及基于 KF 和 EKF 实现的 BC（Best Linear Unbiased Estimation and Covariance, 最佳线性无偏估计与协方差）和 CC（Covariance Intersection, 协方差交集）数据融合方法。