【matlab代码】平方根扩展卡尔曼滤波（SR EKF）例程，三维非线性系统的滤波
三维的非线性扩展卡尔曼滤波（EKF）改进而来的平方根卡尔曼滤波（SRKF），代码的数值稳定性得到了显著提升，特别适合高维系统或条件数较差的场景。
本文给出例程
文章目录
- 代码说明
- 运行结果
- 代码
- 后记
代码说明
初始化：
- 定义了系统参数（如采样率、噪声方差等）。
- 初始化状态值和协方差矩阵的平方根。
模型生成：
- 生成真实状态、未滤波状态和观测值。
平方根卡尔曼滤波（SRKF）：
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在预测步骤中，计算预测状态和预测平方根协方差矩阵。
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在更新步骤中，计算卡尔曼增益并更新状态和平方根协方差矩阵。
结果展示：
- 绘制状态对比图、误差对比图和误差的累计概率密度函数（CDF）。
- 输出误差的统计特性（最大值、平均值、标准差）。
协方差矩阵的平方根分解：
- 使用 cholupdate 函数更新平方根协方差矩阵。
- 避免了直接更新协方差矩阵，提高了数值稳定性。
状态更新：
- 使用平方根协方差矩阵计算卡尔曼增益和状态更新。
误差统计：
- 计算并输出滤波前后的误差统计特性。
运行结果
状态对比图：显示真实状态、SRKF滤波后的状态、观测值和未滤波状态的对比。
误差对比图：显示滤波前后误差的对比。
CDF图：显示滤波前后误差的累计概率密度函数。
误差统计：输出滤波前后误差的最大值、平均值和标准差。
代码
下载链接：
https://download.csdn.net/download/callmeup/90340549
后记
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