本文探讨了在无人机应用中如何使用Matlab实现卡尔曼滤波和粒子滤波算法来估计无人机离地高度。通过结合加速度计和气压传感器的数据，滤波器能提供准确的离地高度估计，文中还给出了简化的代码示例。
无人机离地高度估计：基于Matlab的卡尔曼滤波和粒子滤波
在无人机应用领域，准确估计无人机的离地高度是一项重要的任务。本文将介绍如何使用Matlab编写卡尔曼滤波和粒子滤波算法来估计无人机的离地高度。
卡尔曼滤波和粒子滤波是常用的状态估计算法，它们可以根据测量数据和系统模型来估计系统的状态。在无人机离地高度估计中，我们可以使用加速度计和气压传感器等传感器来测量无人机的姿态和气压值，然后应用滤波算法来估计无人机的离地高度。
首先，我们将介绍卡尔曼滤波算法的实现。以下是一个使用Matlab编写的简单的卡尔曼滤波器：
% 系统模型
A = 1; % 状态转移矩阵
B = 0; % 控制输入矩阵
H = 1
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