基于 MATLAB 编写的扩展卡尔曼滤波EKF仿真程序。该代码旨在模拟和验证 EKF 算法在处理非线性系统时的状态估计性能具体场景设定为惯性导航系统INS与多普勒测速仪DVL的数据融合。如有程序答疑等需求可通过文末的卡片联系作者文章目录代码概述核心模块运行结果源代码代码概述该程序构建了一个三轴速度估计的仿真环境。它通过生成带有噪声的“真实”运动轨迹和观测数据分别对比了“未滤波仅惯性推算”与“EKF 滤波”两种情况下的估计精度直观展示了多传感器融合在抑制误差发散方面的优势。核心模块仿真环境与参数初始化运动模型状态方程观测模型量测方程EKF 核心算法这是代码的主体部分实现了标准的扩展卡尔曼滤波流程状态预测Time Update利用非线性运动方程预测下一时刻的状态X p r e X_{pre}Xpre​。X p r e f ( X e k f , k − 1 ) w k X_{pre} f(X_{ekf, k-1}) w_kXpre​f(Xekf,k−1​)wk​雅可比矩阵计算线性化由于 X 轴运动方程是非线性的代码计算了状态转移矩阵F FF即雅可比矩阵∂ f ∂ x \frac{\partial f}{\partial x}∂x∂f​F 1 , 1 1 2.5 ( 1 − v x 2 ) ( 1 v x 2 ) 2 F_{1,1} 1 \frac{2.5(1 - v_x^2)}{(1 v_x^2)^2}F1,1​1(1vx2​)22.5(1−vx2​)​这是 EKF 处理非线性问题的关键步骤。协方差预测P p r e F P k − 1 F T Q P_{pre} F P_{k-1} F^T QPpre​FPk−1​FTQ卡尔曼增益计算K k P p r e H T ( H P p r e H T R ) − 1 K_k P_{pre} H^T (H P_{pre} H^T R)^{-1}Kk​Ppre​HT(HPpre​HTR)−1其中观测矩阵H HH为单位矩阵。状态更新Measurement Update利用观测值Z ZZ修正预测值X e k f , k X p r e K k ( Z k − Z ^ ) X_{ekf, k} X_{pre} K_k (Z_k - \hat{Z})Xekf,k​Xpre​Kk​(Zk​−Z^)P k ( I − K k H ) P p r e P_k (I - K_k H) P_{pre}Pk​(I−Kk​H)Ppre​结果可视化与评估轨迹对比图绘制了“真实值”、“EKF 估计值”和“未滤波值”的对比曲线直观展示 EKF 如何紧贴真实轨迹。误差分析图绘制了未滤波误差与 EKF 滤波误差的对比显示 EKF 显著降低了误差幅值。定量输出在命令行窗口打印 X、Y、Z 三轴速度误差的最大绝对值量化滤波效果。运行结果三轴速度对比估计误差对比源代码部分代码% EKF融合INS与DVL的核心程序clear;clc;close all;rng(0);%注释此行可以在每次运行时使用不同的随机数%% 滤波模型初始化t1:1:100;Q1*diag([1,1,1]);wsqrt(Q)*randn(size(Q,1),length(t));R0.1^2*diag([1,1,1]);vsqrt(R)*randn(size(R,1),length(t));P01*eye(3);Xzeros(3,length(t));%构建滤波状态量三轴速度X_ekfzeros(3,length(t));%构建滤波后的输出状态X_ekf(1,1)X(1,1);Zzeros(3,length(t));%定义观测值形式Z(:,1)[X(1,1);X(2,1);X(3,1)]v(:,1);%观测量——对三轴速度进行观测%% 运动模型X_zeros(3,length(t));X_(:,1)X(:,1);fori12:length(t)完整代码https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/136966605?spm1011.2415.3001.5331