【MATLAB代码】二维情况下的EKF滤波，非线性状态方程和非线性的观测方程

原创已于 2024-10-17 11:21:31 修改 · 855 阅读

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#matlab #开发语言 #卡尔曼滤波 #EKF #扩展卡尔曼滤波

于 2024-10-17 11:21:08 首次发布

卡尔曼讲解与各种典型进阶MATLAB编程专栏收录该内容

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代码介绍：扩展卡尔曼滤波（EKF）二维滤波

代码

以下代码，复制粘贴到MATLAB上即可运行：

% EKF二维滤波
% date: 2024-10-17/Ver1

clear; clc; close all;% 清除变量、命令行和图形窗口
rng(0); % 设置随机数种子

%% 滤波模型初始化
t = 1:</

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【MATLAB代码】三维IEKF（迭代扩展卡尔曼滤波），应对观测协方差矩阵不准确时的高精度滤波，与未滤波、经典EKF的对比，非线性状态方程与观测方程

985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB

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692

本文提出了一种三维迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法，用于非线性系统的状态估计。通过MATLAB仿真验证了该算法在观测噪声协方差矩阵不准确情况下的性能。结果表明，IEKF相较于传统EKF具有更高的估计精度，其均方误差明显降低。程序实现了状态预测、迭代更新和收敛检测等核心功能，并提供了三轴状态估计、误差对比及统计特性的可视化分析。该算法通过动态线性化和牛顿-拉夫森迭代优化了状态估计过程，在非线性系统中表现出更好的收敛性和鲁棒性。

基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的四维非线性状态估计示例，非线性系统，观测为速度和位置。MATLAB的完整代码，粘贴到MATLAB中即可运行

985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB

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完整MATLAB代码。二维平面上的滤波，强非线性系统，状态为位置和速度

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