【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

最新推荐文章于 2026-01-05 16:15:47 发布
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本代码实现了三维迭代扩展卡尔曼滤波（IEKF）算法，旨在通过滤波技术估计动态系统的状态。IEKF是一种针对非线性系统的状态估计方法，通常比传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）提供更高的精度
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三轴估计值：
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三轴估计误差值：

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误差统计特性输出：

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程序结构如下：

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MATLAB代码

完整源代码：

% 观测协方差矩阵不准确时，三维IEKF（迭代扩展卡尔曼滤波）与未滤波、经典EKF的对比，非线性的状态方程与观测方程
% 2024-12-02/Ver1
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MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】迭代扩展卡尔曼滤波算法(附MATLAB、python和C语言代码实现)
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卡尔曼滤波器r是用于从间接和不确定测量估计系统状态的最佳估计算法。卡尔曼滤波器仅针对线性系统定义。如果有非线性系统并且想要估计系统状态，则需要使用非线性状态估计器。卡尔曼滤波器广泛用于使用激光雷达和雷达传感器估算汽车位置。这些传感器的测量不准确，因为它们会漂移或产生噪音。卡尔曼滤波器可用于融合这些传感器的测量值，以找到精确位置的最佳估计。卡尔曼滤波周期卡尔曼滤波器代表我们的高斯分布，并迭代两个主要周期：预测和测量更新。
【逐行注释】容积卡尔曼滤波的MATLAB例程（三维CKF），无需下载，可直接复制代码到MATLAB上运行
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程序自带运动模型，运行程序即自动完成运动模型建立、滤波、滤波结果输出、滤波误差计算与输出等。，相比于UKF（无迹卡尔曼滤波），拥有更合理的理论推导和鲁棒性，且在理论上比UKF的精度更高。如需联系作者，可私信或通过下方了解⬇️。三维状态的真值与滤波后的值。
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本代码实现了三维迭代扩展卡尔曼滤波（IEKF）算法，旨在通过滤波技术估计动态系统的状态。IEKF是一种针对非线性系统的状态估计方法，通常比传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）提供更高的精度。
【滤波算法】二维跟踪扩展卡尔曼滤波器Matlab实现
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本文旨在深入探讨一种基于扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF)的二维目标跟踪算法，并对其实现过程进行详细分析。该算法的Matlab实现代码简洁明了，体现了EKF在非线性系统状态估计中的有效性。我们将从算法原理、Matlab代码解读以及算法优缺点等多个方面展开论述，力求全面展现该算法的特性及应用价值。一、 扩展卡尔曼滤波器(EKF) 原理卡尔曼滤波器是一种高效的递归算法，用于估计线性系统中动态系统的状态。然而，许多实际应用中的系统并非线性，而是非线性系统。
【信号处理】卡尔曼滤波（Matlab代码实现）
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卡尔曼滤波是一种用于动态系统状态估计的数学算法，尤其适用于存在噪声和不确定性的环境。1960年，卡尔曼发表了用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法），在这篇文章里一种克服了维纳滤波缺点的新方法被提出来，即卡尔曼滤波。
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【滤波跟踪】基于改进拓展卡尔曼滤波kalman实现目标滤波跟踪附Matlab代码
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【状态估计与多传感器数据融合】卡尔尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波器(EKF)、 迭代扩展卡尔曼滤波器(IEKF)（附C++代码）
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三维运动目标的卡尔曼滤波跟踪仿真研究
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