Matlab扩展卡尔曼滤波在车辆GPS/DR组合定位系统中的应用-GPSDREKF.rar

本项目利用Matlab软件，实现了扩展卡尔曼滤波算法，并提供了可直接运行的代码示例。该项目可为学习和应用扩展卡尔曼滤波提供参考。

比较了无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼纳滤波在预测性能上的差异，提供一个程序可改的比较框架，方便根据需求自定义函数。

这个项目利用卡尔曼滤波器，结合激光雷达和雷达测量，估计感兴趣的运动物体状态。为了在Linux或Mac系统上设置和安装，可以下载包含所需文件的存储库。对于Windows用户，建议使用Docker或VMware进行安装。

该程序利用扩展卡尔曼滤波算法，实现了对飞机姿态的有效控制。程序主体使用MATLAB语言编写，清晰易懂，方便用户学习和修改。

扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种高效的递归滤波器，被广泛应用于估算电池的状态-of-charge（SOC）。这里提供了其在matlab中的实现。

假设我们需要追踪在3D空间中以恒定速度移动的物体。我们的设备观察方位、范围和高度（圆柱坐标），但我们感兴趣的是直角坐标。由于变换是非线性的，因此需要使用扩展卡尔曼滤波器。因为X、Y和Range、Bearing之间的变换是非线性的，而Z和高度之间的变换是线性的（Z是高度），因此可以有效比较扩展卡尔曼滤波器的性能。通过将其在Z轴上的线性估计误差与X和Y轴上的非线性估计进行比较，可以评估其对估计结果的影响。

GPS 的静态滤波，配上MATLAB的卡尔曼算法，真的是一套挺实用的组合。文件名是GPS_kaerman_jingtai.m，从名字你就能看出重点是“静态”和“卡尔曼”。如果你平时做 GNSS 或者惯导相关的，肯定绕不开这个。用的是经典的卡尔曼滤波，代码写得比较清楚，没有什么绕来绕去的逻辑。输入输出也挺直观，方便调试。适合用来做GPS 数据平滑或者定位稳定性的验证。里面的状态方程和观测方程已经搭好了，不用你重新推一遍公式，省心多了。你只要根据自己手头的数据改一下噪声协方差，基本就能跑起来。如果你还对卡尔曼滤波的实现细节感兴趣，可以顺手看看卡尔曼滤波的 MATLAB 实现，讲得也蛮清楚的。对了，

这是经过测试的Matlab程序，是对改进的扩展卡尔曼滤波（EKF）的实现。欢迎有需要的朋友自行下载。

此文档详细介绍 INS/GPS 组合定位中扩展卡尔曼滤波 (EKF) 的递推过程，包括状态方程、观测方差及其线性化。