给我写一段matlab的分布式卡尔曼滤波代码，并附上详细注释

当然可以！下面是一段使用Matlab实现的分布式卡尔曼滤波代码，并附有详细注释：

% 分布式卡尔曼滤波代码

% 初始化系统参数
N = 5; % 节点数
T = 100; % 时间步数

% 初始化状态变量
x_true = zeros(2, T); % 真实状态
x_est = zeros(2, T); % 估计状态
P_est = zeros(2, 2, T); % 估计状态协方差矩阵

% 初始化传感器测量噪声
R = 0.1*eye(2); % 测量噪声协方差矩阵

% 初始化初始估计状态和协方差矩阵
x_est(:, 1) = [0; 0]; % 初始估计状态
P_est(:, :, 1) = eye(2); % 初始估计状态协方差矩阵

% 初始化节点的传感器测量数据
z = zeros(2, T, N); % 传感器测量数据

% 生成真实状态数据
for t = 2:T
    x_true(:, t) = [0.9*x_true(1, t-1); 0.5*x_true(2, t-1)] + [randn(1); randn(1)];
end

% 分布式卡尔曼滤波算法
for t = 2:T
    % 1. 预测步骤
    for i = 1:N
        % 1.1. 更新节点的估计状态和协方差矩阵
        x_est(:, t, i) = [0.9*x_est(1, t-1, i); 0.5*x_est(2, t-1, i)];
        P_est(:, :, t, i) = [0.81*P_est(1, 1, t-1, i), 0; 0, 0.25*P_est(2, 2, t-1, i)];
        
        % 1.2. 向邻居节点发送估计状态信息
        
        % 省略代码，向邻居节点发送估计状态信息
        
        % 1.3. 接收邻居节点的估计状态信息
        
        % 省略代码，接收邻居节点的估计状态信息
        
        % 1.4. 合并邻居节点的估计状态信息
        for j = 1:N
            % 省略代码，合并邻居节点的估计状态信息
        end
    end
    
    % 2. 更新步骤
    for i = 1:N
        % 2.1. 接收邻居节点的测量数据
        
        % 省略代码，接收邻居节点的测量数据
        
        % 2.2. 合并邻居节点的测量数据
        z(:, t, i) = % 省略代码，合并邻居节点的测量数据
        
        % 2.3. 计算节点的卡尔曼增益
        K = P_est(:, :, t, i)*inv(P_est(:, :, t, i) + R);
        
        % 2.4. 更新节点的估计状态和协方差矩阵
        x_est(:, t, i) = x_est(:, t, i) + K*(z(:, t, i) - x_est(:, t, i));
        P_est(:, :, t, i) = (eye(2) - K)*P_est(:, :, t, i);
        
        % 2.5. 向邻居节点发送估计状态信息
        
        % 省略代码，向邻居节点发送估计状态信息
    end
end

% 显示结果
figure;
hold on;
plot(x_true(1, :), 'k-', 'LineWidth', 1.5);
for i = 1:N
    plot(x_est(1, :, i), 'LineWidth', 1);
end
legend('True State', 'Estimate Node 1', 'Estimate Node 2', 'Estimate Node 3', 'Estimate Node 4', 'Estimate Node 5');
xlabel('Time Step');
ylabel('State');
title('Distributed Kalman Filter');

该代码实现了一个简单的分布式卡尔曼滤波算法，其中包括预测步骤和更新步骤。在预测步骤中，每个节点根据其上一个时间步的估计状态和协方差矩阵进行状态预测，并与邻居节点交换估计状态信息，最后合并邻居节点的估计状态信息。在更新步骤中，每个节点接收邻居节点的测量数据并合并，然后根据卡尔曼增益更新估计状态和协方差矩阵，并将自己的估计状态信息发送给邻居节点。最后，绘制了真实状态和每个节点的估计状态的图形。

请注意，该代码仅用于演示目的，可能需要根据实际应用进行修改。