扩展卡尔曼滤波的matlab程序

资 源 简 介

扩展卡尔曼滤波的matlab程序

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（EKF）是经典卡尔曼滤波在非线性系统中的推广形式，常用于导航、目标跟踪等需要处理非线性动态模型的场景。MATLAB实现的核心在于对非线性系统进行局部线性化处理。

典型EKF实现包含五个关键步骤：首先是状态预测阶段，通过非线性状态转移函数推算当前时刻状态估计值；接着计算预测协方差矩阵，这里会用到雅可比矩阵来近似线性化；然后是观测预测步骤，将预测状态通过非线性观测函数映射到观测空间；随后计算卡尔曼增益矩阵，这是滤波器的核心权重调节机制；最后完成状态更新和协方差更新。

在MATLAB中实现时需要注意数值稳定性问题，特别是协方差矩阵的正定性维护。实际工程应用中常结合Cholesky分解或平方根滤波等方法来避免数值发散。该算法对初始状态估计误差和过程噪声假设较为敏感，需要合理设置这些参数才能获得理想效果。