伪距平滑matlab

在Matlab中实现伪距平滑可以使用卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波来处理。以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用卡尔曼滤波进行伪距平滑：

% 伪距平滑示例

% 初始化
dt = 0.01; % 时间间隔
N = 100; % 数据点数
t = 0:dt:(N-1)*dt; % 时间序列

% 生成真实的位置和速度数据
x_true = sin(2*pi*0.1*t); % 真实位置
v_true = 2*pi*0.1*cos(2*pi*0.1*t); % 真实速度

% 生成带噪声的测量数据（伪距）
sigma_range = 0.1; % 距离测量误差标准差
range_noise = sigma_range*randn(size(t));
range_meas = sqrt(x_true.^2 + range_noise.^2); % 带噪声的距离测量

% 初始化卡尔曼滤波器参数
x = zeros(2, N); % 状态向量 [位置;速度]
P = zeros(2, 2, N); % 状态协方差矩阵
Q = eye(2); % 过程噪声协方差矩阵
R = sigma_range^2; % 测量噪声协方差

% 初始化预测值
x(:, 1) = [range_meas(1); 0]; % 初始位置为第一个测量值，初始速度为0
P(:, :, 1) = eye(2); % 初始状态协方差矩阵为单位矩阵

% 卡尔曼滤波循环
for k = 2:N
    % 预测步骤
    x_pred = x(:, k-1); % 预测状态向量
    P_pred = P(:, :, k-1) + Q; % 预测状态协方差矩阵
    
    % 更新步骤
    K = P_pred / (P_pred + R); % 卡尔曼增益
    x(:, k) = x_pred + K * (range_meas(k) - x_pred(1)); % 更新状态向量
    P(:, :, k) = (eye(2) - K) * P_pred; % 更新状态协方差矩阵
end

% 绘图显示结果
figure;
plot(t, x_true, 'r', t, range_meas, 'bo', t, x(1, :), 'g');
legend('真实位置', '测量位置', '伪距平滑位置');
xlabel('时间');
ylabel('位置');

该示例代码使用了简单的一维情况来说明伪距平滑的实现。你可以根据实际情况修改代码以适应你的应用场景，并进行更复杂的三维伪距平滑处理。