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。
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(
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