扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)是一种常用于非线性系统状态估计的滤波器。在这篇文章中,我们将使用MATLAB来实现扩展卡尔曼滤波器,并应用于GPS数据的滤波和跟踪。
GPS(Global Positioning System)是一种用于确定位置、速度和时间的全球导航卫星系统。然而,由于信号传播中的噪声和其他误差源,接收到的GPS数据可能存在一定程度的不准确性。扩展卡尔曼滤波器可以通过考虑系统的动力学模型和测量模型,对GPS测量数据进行滤波和跟踪,提高位置估计的准确性。
以下是使用MATLAB实现扩展卡尔曼滤波器进行GPS数据滤波和跟踪的源代码:
% 初始化系统参数
dt = 0.1; % 时间步长
Q = eye(2);
MATLAB实现:GPS数据的EKF滤波与跟踪解析
本文介绍了如何使用MATLAB实现扩展卡尔曼滤波器(EKF)对GPS数据进行滤波和跟踪。通过考虑系统动力学和测量模型,EKF能有效提升GPS定位的准确性,降低噪声影响。文章提供了详细的代码实现过程,包括参数初始化、系统模型定义以及预测和更新步骤的详细说明。
订阅专栏 解锁全文
166

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



