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文档简介

扩展卡尔曼滤波算法作者，niewei120，nuaaEKF 算法是在标准 Kalman 滤波算法的基础上发展起来的，它的基本思想是：在滤波值附近，应用泰勒展开算法将非线性系统展开，对于二阶以上的高阶项全部都省去，从而原系统就变成了一个线性系统，再利用标准 Kalman 滤波算法的思想对系统线性化模型进行滤波。滤波过程如下：其matlab程序如下：For t=1：N%预测更新mu_ekfPred(t) = feval('ffun',mu_ekf(t-1),t);%状态量的一步预测，ffun为状态方程PPred(t) = Q + Jx*P_ekf(t-1)*Jx' 一步预测方差阵，Jx为状态量的雅可比矩阵%修正阶段yPred(t) = feval('hfun',mu_ekfPred(t),t);%量测量的一步预测，hfun为量测方程M = R + Jy*PPred(t)*Jy' %CkPkCk+Rk的误差反差计算，Jy为量测量的雅可比矩阵K = PPred(t)*Jy'*inv(M); %卡尔曼滤波增益mu_ekf(t) = mu_ekfPred(t) + K*(y(t)-yPred(t);%状态估计量，y(t)为实际测量值。P_ekf(t) = PPred(t) -

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