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）是一种用于非线性系统的状态估计方法，广泛应用于目标跟踪、机器人定位和传感器融合等领域。在MATLAB中实现EKF，可以高效处理非线性动态系统的状态预测与更新。

实现思路主要分为以下几个步骤：

系统建模：定义非线性状态方程和观测方程，描述系统的动态行为和测量关系。通常需要提供状态转移函数和观测函数，可能涉及雅可比矩阵计算，用于线性化非线性模型。

初始化：设定初始状态估计和协方差矩阵，确保滤波器的初始条件合理，避免发散问题。

预测步骤：利用状态方程预测下一时刻的状态和协方差矩阵。由于系统是非线性的，EKF采用一阶泰勒展开近似线性化模型。

更新步骤：结合新的观测数据，计算卡尔曼增益，更新状态估计和协方差矩阵，以提高估计精度。

在MATLAB中实现时，可以借助矩阵运算优化计算效率，并结合仿真数据验证滤波效果，比如对比真实轨迹和滤波估计值。EKF虽然计算量比标准卡尔曼滤波大，但在非线性系统中表现良好，适用于机器人导航、无人机控制和金融时间序列预测等场景。