matlab计时器,画出ekf随时间变化的曲线
时间: 2023-05-14 17:01:05 浏览: 70
首先,我们需要定义一个Matlab计时器,以便记录和追踪时间。可以使用Matlab函数“tic”和“toc”来开始计时和停止计时。
下一步是实现扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并使用Matlab编程进行实现,以便我们可以使用预定义的数据集来绘制EKF随时间变化的曲线。
绘图可以使用Matlab中的“plot”函数来完成。我们需要绘制EKF算法输出值随时间变化的图形,这可以通过将时间作为x轴变量,EKF输出值作为y轴变量来实现。
绘图的关键是要在计时器开始之前启动Matlab绘图窗口。这可以通过在Matlab命令窗口中键入“figure”来实现。
最后,我们需要运行对EKF算法的数据集进行计算,并将结果存储在一个变量中以便于绘图。一旦计算完成,可以使用“plot”函数将结果绘制成曲线。
通过以上步骤,我们可以使用Matlab计时器和绘图函数绘制出EKF随时间变化的曲线。
相关问题
ekf matlab
引用是一篇关于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法推导和Matlab仿真的博客文章。引用是一个使用Matlab进行EKF仿真的示例代码。引用是一个使用EKF和ILS进行相对定位的示例代码。据此,我们可以得出以下答案:
EKF是扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)的缩写。它是一种用于非线性系统的状态估计方法,可以通过观测数据来估计系统的状态。在Matlab中,可以使用EKF算法来实现状态估计。
在Matlab中实现EKF算法,可以参考引用中的示例代码。该代码首先定义了系统的状态方程和观测方程,并设置了系统的噪声和观测噪声。然后,通过迭代计算,使用EKF算法对系统的状态进行估计。最后,通过绘制真实值和EKF估计值的图像来展示结果。
除了EKF算法,还可以使用其他算法进行相对定位,如引用中的示例代码中使用的ILS算法。ILS是一种基于最小二乘法的算法,用于估计相对定位的误差。
因此,如果你想要在Matlab中使用EKF算法进行状态估计,可以参考引用中的示例代码,并根据具体需求进行相应的修改和调整。
EKF matlab
EKF(Extended Kalman Filter)是一种常用的滤波算法,用于非线性系统的状态估计。它通过线性化系统模型并在每个时间步骤中使用卡尔曼滤波器来估计系统的状态。在Matlab中,可以使用以下代码实现EKF算法的仿真:
```matlab
clear all;
clc;
close all;
tf = 50; % 时间步数
Q = 10; % 系统过程噪声方差
w = sqrt(Q) * randn(1, tf); % 系统噪声
R = 1; % 量测噪声方差
v = sqrt(R) * randn(1, tf); % 量测噪声
P = eye(1); % 初始估计误差协方差矩阵
x = zeros(1, tf); % 系统真实状态
Xnew = zeros(1, tf); % 估计状态
x(1, 1) = 0.1; % 初始真实状态
Xnew(1, 1) = x(1, 1); % 初始估计状态
z = zeros(1, tf); % 量测值
z(1) = x(1, 1)^2 / 20 + v(1); % 初始量测值
zjian = zeros(1, tf); % 估计量测值
zjian(1, 1) = z(1);
for k = 2 : tf
% 模拟系统
x(:, k) = 0.5 * x(:, k-1) - (2.5 * x(:, k-1) / (1 + x(:, k-1).^2)) + 8 * cos(1.2*(k-1)) + w(k-1);
z(k) = x(:, k).^2 / 20 + v(k);
% EKF开始
Xpre = 0.5 * Xnew(:, k-1) - 2.5 * Xnew(:, k-1) / (1 + Xnew(:, k-1).^2) + 8 * cos(1.2*(k-1));
zjian = Xpre.^2/20;
F = 0.5 - 2.5 * (1-Xnew.^2)/((1 + Xnew.^2).^2); % 状态转移矩阵
H = Xpre/10; % 量测矩阵
PP = F * P * F' + Q; % 估计误差协方差矩阵
Kk = PP * H' * inv(H * PP * H' + R); % 卡尔曼增益
Xnew(k) = Xpre + Kk * (z(k) - zjian); % 更新估计状态
P = PP - Kk * H * PP; % 更新估计误差协方差矩阵
end
t = 2 : tf;
figure;
plot(t, x(1, t), 'b', t, Xnew(1, t), 'r*');
legend('真实值', 'EKF估计值');
```
然而,EKF算法也有一些局限性。首先,由于线性化过程会引入阶段误差,当初始状态误差较大或系统模型非线性程度较高时,滤波精度会受到严重影响甚至发散。其次,EKF算法需要计算雅可比矩阵,这会导致复杂的计算和较大的计算量,影响系统的实时性,并且会导致算法的数值稳定性差。此外,当系统存在模型失配、量测干扰、量测丢失、量测延迟或状态突变等复杂情况时,EKF算法的鲁棒性也较差。