【MATLAB例程】线性卡尔曼滤波的程序,三维状态量和观测量,较为简单,可用于理解多维KF,订阅专栏后可直接查看完整代码

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这段代码实现了一个 三维状态的扩展卡尔曼滤波 (Extended Kalman Filter, EKF) 算法。通过生成过程噪声和观测噪声,对真实状态进行滤波估计,同时对比了滤波前后状态量的误差和误差累积分布曲线。

文章目录

  • 运行结果
  • MATLAB源代码
  • 程序介绍
    • 代码逻辑结构
    • 代码详细介绍
      • 初始化部分
      • 运动模型
      • 扩展卡尔曼滤波 (EKF)
      • 绘图
      • 误差输出

运行结果

状态量曲线:
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误差曲线:
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误差CDF曲线(越靠近左上表示误差整体越小):
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MATLAB源代码

 
 

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