在MATLAB中实现扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）通常涉及对非线性系统的状态进行估计

在MATLAB中实现扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）通常涉及对非线性系统的状态进行估计。扩展卡尔曼滤波是一种从标准的卡尔曼滤波器扩展而来的算法，它适用于处理具有非线性动态模型和/或观测模型的系统。 一个非线性系统可以使用泰勒级数展开来近似为线性系统，这使得卡尔曼滤波器能够应用于非线性问题。EKF通常包括以下步骤： 初始化：设定初始状态估计值和初始误差协方差矩阵。 预测：根据非线性状态转移方程预测下一状态。 线性化：在预测的状态处线性化非线性方程。 更新：利用观测值和雅可比矩阵更新状态估计。 迭代：重复预测和更新步骤。 下面是一个简化的EKF算法的MATLAB代码示例，用于一维非线性系统的状态估计： function [x_est, P_est] = extendedKalmanFilter(x_est, P_est, u, z, F, H, Q, R) % x_est: 状态估计向量 % P_est: 状态估计协方差矩阵 % u: 控制输入 % z: 观测向量 % F: 状态转移矩阵（需要线性化）