离散控制Matlab代码-Example7.2extraSVD：利用SVD优化卡尔曼滤波中的Riccati方程观测更新

简介：
本代码为《离散控制》教材例题7.2的补充，采用奇异值分解(SVD)技术以提高卡尔曼滤波中Riccati方程观测更新步骤的计算效率和稳定性。 离散控制Matlab代码范例7.2.extraSVD基于奇异值分解（SVD）的卡尔曼滤波(KF)可以降低Riccati方程观测更新中的问题条件。 这两个代码应当与著名书籍《使用MATLAB的卡尔曼滤波理论和实践》第四版，Grewal MS 和 Andrews AP 著作, Wiley & Sons出版, 2015年的第7章代码一起使用。示例7.2（参考图7.1）展示了带有问题条件的Riccati方程观测更新退化。 我们最近基于SVD的KF实现[2]已经合并到本书提供的代码中。 参考文献： [1] Grewal MS，Andrews AP，“使用MATLAB的卡尔曼滤波理论和实践”，第四版，Wiley & Sons, 2015年。 [2] Kulikova MV，Tsyganova JV（2017），“离散时间Kalman滤波中改进的奇异值分解”，IET控制理论与应用，第11卷（15期），页码：2412-2418。 程序步骤： 从本书网站下载第七章代码。 将所有代码复制到一个文件夹内。 运行shooutout_extra文件并查看结果。