扩展卡尔曼滤波器（EKF） 3 非线性系统的卡尔曼滤波方程 3.1 扩展卡尔曼滤波器 非线性系统模型： 其中： 假设在 时刻已获得系统状态 的滤波估计 ，将 和 在 附近线性化，即非线性系统将随时在新估计的结果附近进行线性化。

1.领域：matlab，GPS+IMU的卡尔曼滤波融合定位算法算法 2.内容：【提供操作视频】基于GPS+IMU的卡尔曼滤波融合定位算法仿真,其中惯导用来进行状态预测,GPS用来滤波矫正 3.用处：用于GPS+IMU的卡尔曼滤波融合定位算法算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

卡尔曼滤波算法公式详细推导

. 扩展卡尔曼滤波算法 作者 niewei120 nuaa EKF 算法是在标准 Kalman 滤波算法的基础上发展起来的 它的基本思想是 在滤波值附近 应用泰勒展开算法将非线性系统展开 对于二阶以上的高阶项全部都省去 从而原系统就变 成了一个线性系统再利用标准 Kalman 滤波算法的思想对系统线性化模型进行滤波 . . 滤波过程如下 其 matlab 程序如下 For t=1 N %预测更新

针对被动传感器观测的非线性问题,将无迹变换引入卡尔曼滤波算法中.进一步,针对其弱可观测性,采用多个被动传感器集中式融合跟踪策略,提出了基于无迹卡尔曼滤波的被动多传感器融合跟踪算法.以3个被动站跟踪为例进行仿真研究,结果表明所提出的算法可达到比经典的扩展卡尔曼滤波算法更高阶的跟踪精度.

针对非线性系统状态估计滤波，有很好的植入性，希望可以帮助到你。

针对常规自适应卡尔曼滤波器存在过渡过程差的间题，基于一个给定的指标切换函数，采用多个基于不同动态噪
声协方差矩阵的卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器.与常规自适应卡尔曼
滤波器相比，多模型自适应卡尔曼滤波器可以在保持原有自适应滤波器性能的基础上极大地改善瞬态响应.

使用matlab完成多节点的卡尔曼滤波仿真

卡尔曼定位 通过误差状态卡尔曼滤波器使用 GPS/INS/罗盘的传感器融合实现定位的 MATLAB。 MATLAB 代码大量借鉴了 Paul D. Groves 的著作《GNSS 原理、惯性和多传感器集成导航系统》，他的代码被标记为他的，并在 BSD 许可下持有。 请注意：我无法提供我的测试数据，因为它是使用通用汽车拥有的车辆收集的。请参阅初始化脚本中的注释以获取数据格式的描述，您应该能够调整自己的数据。或者，本书附带一张 CD-ROM，其中包含他的代码（完全工作的过滤器）以及用于生成测试数据的系统

GPS/INS位置组合输出校正Matlab仿真 文件说明： 组合主文件卡尔曼滤波程序 飞机飞行轨迹与INS输出数据