MATLAB实现经典扩展卡尔曼滤波(EKF)例程

资源摘要信息: "本资源包含一个关于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的经典Matlab例程。EKF是一种用于非线性系统的状态估计技术，特别适用于处理包含非线性因素的动态系统。在信号处理、导航系统、机器人技术和其他涉及不确定性估计的领域有着广泛的应用。通过本资源提供的例程，用户可以运行和测试不同模型下的EKF性能，以进行有效的状态估计和预测。 EKF的工作原理基于卡尔曼滤波器，它是线性系统的最优状态估计器。然而，当系统的模型不是线性的时候，就需要使用非线性扩展，这就是EKF。EKF通过对非线性函数进行一阶泰勒展开来近似线性化，从而将非线性系统转换为线性系统来处理。尽管这种方法在某些情况下可能不是完全精确的，但在许多实际应用中它仍然是一个非常有效的解决方案。 在EKF的实现中，有两个关键步骤：预测和更新。预测步骤利用系统的动态模型来预测下一时刻的状态估计，而更新步骤则利用新的观测数据来校正预测，以减少估计误差。在Matlab环境中实现EKF，开发者可以利用Matlab强大的数学计算功能和可视化的工具箱，使得算法的调试和结果的展示更为方便。 本例程中提到的文件名列表包含"ukf"和"ekf"，这可能意味着除了EKF的实现之外，资源中还包含了一个关于无迹卡尔曼滤波器(UKF)的Matlab例程。UKF是一种与EKF类似的非线性滤波技术，但它采用了一种不同的方法来近似非线性状态的后验概率分布，通常是通过选择一组“西格玛点”来实现，这可以在某些情况下提供比EKF更准确的状态估计。 最后，这个资源对于学习和研究非线性状态估计、滤波理论和系统工程的学生和工程师来说，将是一个宝贵的工具。它可以帮助他们加深对EKF和UKF工作原理的理解，并通过Matlab平台的实际编程和仿真加深对这些理论的应用。"