用EKF解决AOA算法的matlab代码

以下是一个简单的EKF解决AOA算法的Matlab代码示例：

% 初始化EKF
Q = eye(2); % 过程噪声协方差矩阵
R = 0.1; % 测量噪声协方差
P = eye(2); % 状态估计协方差矩阵
x = [0; 0]; % 初始状态向量

% 模拟测量
theta_true = 30; % 实际方向
theta_meas = theta_true + R*randn(); % 加入高斯噪声

% EKF预测
F = eye(2); % 状态转移矩阵
x_pred = F*x;
P_pred = F*P*F' + Q;

% EKF更新
H = [1 0]; % 测量矩阵
K = P_pred*H'/(H*P_pred*H' + R);
x = x_pred + K*(theta_meas - H*x_pred);
P = (eye(2) - K*H)*P_pred;

% 输出结果
disp(['实际方向：', num2str(theta_true)]);
disp(['测量方向：', num2str(theta_meas)]);
disp(['估计方向：', num2str(x(1))]);

这个代码演示了一个简单的EKF应用于解决AOA（Angle of Arrival）问题的情况。在这个例子中，我们有一个真实的方向（theta_true），并且我们通过添加高斯噪声来模拟一个测量方向（theta_meas）。我们使用EKF来预测和更新我们的状态向量（x），其中x包括我们对方向的估计（x(1)）。在每次迭代中，我们使用状态转移矩阵（F）和状态噪声协方差矩阵（Q）来预测状态向量和状态估计协方差矩阵。然后，我们使用测量矩阵（H）和测量噪声协方差矩阵（R）来更新状态向量和状态估计协方差矩阵。最后，我们输出实际方向，测量方向和估计方向。

请注意，这个代码只是一个简单的例子，实际应用中可能需要更复杂的模型和算法来解决AOA问题。