matlab代码实现扩展卡尔曼滤波

资 源 简 介

matlab代码实现扩展卡尔曼滤波

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（EKF）是处理非线性系统的经典状态估计算法，常用于机器人导航、传感器融合等领域。其核心思想是通过局部线性化来近似非线性系统，再套用标准卡尔曼滤波框架。

典型实现步骤包括： 初始化：设定状态向量初值、误差协方差矩阵及过程/观测噪声参数 预测阶段： 利用非线性状态方程进行状态预测 计算雅可比矩阵实现局部线性化 更新预测误差协方差 更新阶段： 将观测模型线性化 计算卡尔曼增益 融合观测值修正状态估计 更新后验误差协方差

在Matlab中实现时需注意： 使用符号计算或数值差分求雅可比矩阵 合理选择离散化方法处理连续系统 通过调试噪声参数平衡响应速度与稳定性

该算法相比标准KF能有效处理传感器非线性，但线性化误差可能导致发散，此时可考虑UKF等改进算法。