本项目利用MATLAB编程环境实现了扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法。通过构建非线性系统的状态估计模型，并展示了如何在实际问题中应用该技术进行预测和修正，有效提升了系统的观测精度与性能。
在MATLAB中实现扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）涉及多个步骤和技术细节。EKF是一种非线性状态估计技术，它通过近似方法将非线性的系统模型转化为线性形式以便应用标准的卡尔曼滤波算法进行处理。
要实现在MATLAB中的EKF，首先需要定义系统的动力学方程和观测模型，并且这些模型通常是非线性的。接下来是计算雅可比矩阵的过程，即状态转移函数和测量函数关于状态变量的一阶偏导数。这一步骤对于将非线性系统近似为线性系统至关重要。
在实现过程中，还需要初始化滤波器的状态估计以及协方差矩阵，并且设定适当的噪声参数来模拟过程中的不确定性。每次迭代中，EKF都会先预测当前时间点的系统状态和误差协方差矩阵，然后利用新的观测数据进行更新操作以改进对系统的理解。
整个算法需要反复执行上述步骤直到完成所有的时间步长或达到预定的目标精度为止。在MATLAB环境中实现这些功能时，可以使用内置函数或者自定义编写代码来处理每一个环节的具体计算任务。
5星
