这是一个有关扩展卡尔曼滤波定位的问题，需要用到Matlab的源代码。

你好！关于扩展卡尔曼滤波定位的问题，以下是一个简单的Matlab源代码示例：

% 初始化参数
dt = 0.1;           % 时间间隔
x = [0; 0; 0];      % 初始状态估计 [位置; 速度; 加速度]
P = eye(3);         % 初始状态估计协方差矩阵
Q = eye(3);         % 系统噪声协方差矩阵
R = eye(2);         % 测量噪声协方差矩阵

% 模拟数据
t = 0:dt:10;       % 时间序列
N = length(t);     % 数据点数
true_pos = sin(t); % 真实位置
meas_pos = true_pos + 0.1*randn(size(true_pos));  % 加入高斯噪声的测量位置

% 扩展卡尔曼滤波
for k = 1:N
    % 预测步骤
    x = [x(1) + x(2)*dt + 0.5*x(3)*dt^2;
         x(2) + x(3)*dt;
         x(3)];
    F = [1 dt dt^2; 0 1 dt; 0 0 1];  % 状态转移矩阵
    P = F*P*F' + Q;                   % 预测协方差矩阵

    % 更新步骤
    H = [1 0 0; 0 1 0];               % 测量矩阵
    y = meas_pos(k) - H*x;            % 测量残差
    S = H*P*H' + R;                   % 测量残差协方差矩阵
    K = P*H'*inv(S);                  % 卡尔曼增益
    x = x + K*y;                      % 更新状态估计
    P = (eye(3) - K*H)*P;             % 更新协方差矩阵
    
    % 存储结果等，根据实际需求进行操作
end

% 绘制结果
figure;
plot(t, true_pos, 'b', t, meas_pos, 'r', t, x(1,:), 'g');
legend('真实位置', '测量位置', '滤波估计');
xlabel('时间');
ylabel('位置');

希望这个代码能够帮助到你！如果有任何问题，请随时提问！