多传感器的数据融合，老实说，用普通的卡尔曼滤波容易力不从心。平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）就挺合适，尤其是对稳定性要求高的时候。SRCKF 的优势就在于保留协方差矩阵的平方根结构，数值更稳，还能减少舍入误差。

这个资源里不光讲了算法原理，还搭了个 Matlab 的仿真环境。滤波误差一眼就能看出在下降，它确实在“干实事”。单个传感器滤波后，误差已经比原始观测小了不少，融合后效果还更好。嗯，这就叫协同的力量。

代码写得也比较清爽，变量名易懂，结构也清晰，想改成自己的模型不费劲。比如你想把 IMU 和 GPS 的数据融合，只要改改观测矩阵和输入模型就能跑。sqrtm和chol这些矩阵根号的操作是重点，别写错了方向。

顺带一提，还有几个相关资源蛮有，比如卡尔曼滤波融合技巧的无反馈分布式融合，或者如何在 Matlab 里高效计算矩阵平方根的工具代码，你可以一起看看，能省不少时间。

如果你正打算写个多传感器融合算法，不妨参考这套 SRCKF 的实现。结构稳，效果实在，代码也蛮友好，用起来还挺顺手。