matlab开发的扩展Kalman Filter

资 源 简 介

matlab开发的扩展Kalman Filter

详 情 说 明

扩展Kalman滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是经典Kalman滤波在非线性系统中的推广形式，常用于处理状态估计或参数跟踪问题。在Matlab中实现EKF时，核心在于对非线性系统的局部线性化处理。

EKF的实现通常分为预测和更新两个阶段。预测阶段通过非线性状态方程计算先验状态估计，并借助雅可比矩阵（Jacobian）线性化误差协方差矩阵。更新阶段则利用非线性观测方程修正状态，同样需要线性化观测模型。

相比标准Kalman滤波，EKF的Matlab实现需特别注意：需手动提供状态转移和观测函数的雅可比矩阵，或采用数值差分近似；非线性强时可能导致协方差矩阵失去正定性，需加入正则化处理；对于高度非线性系统，可考虑迭代EKF（IEKF）来提升精度。

实际应用中，EKF广泛用于无人机导航、电池SOC估计等领域。Matlab的矩阵运算优势使其成为验证EKF算法的理想工具，但需注意其数值稳定性问题，可通过调整过程噪声和观测噪声参数来优化性能。