基于EKF的航线轨迹预测（完整代码）

前言

        在许多路线追踪实例中，所采用的追踪算法大多是卡尔曼滤波器（KF）或者是扩展的卡尔曼滤波器（EKF）,亦或者是基于EKF的优化算法。因此，理解并掌握EKF的思路并熟练运用便成为了涉足追踪领域的基础，本文就是记录笔者在学习EKF后的一些感想及仿真实现。

一、EKF的来源

        在信号处理中，我们总是假设一个变量遵循着一个确定的表达式进行随时间的变化，比如最简单的一个表达式之一

        这个式子就表示对于任意一个时刻t，x的值永远是t的2倍。但在实际生活中，这样理想的情况几乎是不存在的，总会有一些干扰项影响我们最终得到的x，那么我们现在便有了两种情况，一是理想的状态方程，如下(由矢量高斯马尔可夫方程简化而来)：

        二则是实际的观测方程：

        其中的u和w都表示对应的噪声，都是为了模拟真实情况而引入