【matlab创新性滤波代码】平方根扩展卡尔曼滤波（SR EKF）例程，三维非线性系统的滤波，提供完整代码
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。
本文给出完整例程，订阅专栏后可获得如需帮助，或有导航、定位滤波相关的代码定制需求，请联系作者
文章目录
- 代码说明
- 运行结果
- 代码
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）。