【PSINS工具箱】MATLAB完整代码|基于工具箱的157滤波（EKF），观测量为航向角、三轴速度、三轴位置

本程序通过采用改进的EKF算法，结合多种观测数据，提供了一种高效的状态估计解决方案，适用于各种动态定位需求。通过实时数据处理和精确估计，能够显著提升目标跟踪和导航的性能。订阅专栏后，可查看完整代码。如有代码定制、讲解等需求，可联系作者

概述

本程序以位置、速度和航向角为观测量，构造157（15维状态量、7维观测量）的滤波，采用扩展卡尔曼滤波（EKF）进行状态估计。

主要模块

1. 数据输入：

   • 接收位置、速度和航向角的观测数据。
   • 数据格式化，准备进行滤波处理。

2. 状态预测：

   • 根据运动模型预测目标的下一个状态。
   • 计算状态转移矩阵和过程噪声协方差。

3. 测量更新：

   • 将观测数据与预测状态进行融合，更新状态估计。
   • 计算卡尔曼增益，最小化估计误差。

4. 结果输出：

   • 输出估计的状态信息，包括位置、速度和航向角。
   • 可视化结果，便于分析和评估滤波性能。

改进点

• 本程序在传统速度观测的基础上，进一步引入位置和航向角的观测数据，通过优化