EKF(扩展卡尔曼滤波)matlab仿真程序!
文件一::
% THIS PROGRAM IS FOR IMPLEMENTATION OF DISCRETE TIME PROCESS EXTENDED KALMAN FILTER
% FOR GAUSSIAN AND LINEAR STOCHASTIC DIFFERENCE EQUATION.
% By (R.C.R.C.R),SPLABS,MPL.
% (17 JULY 2005).
% Help by Aarthi Nadarajan is acknowledged.
% (drawback of EKF is when nonlinearity is high, we can extend the % approximation taking additional terms in Taylor's series).
clc; close all; clear all;
Xint_v = [1; 0; 0; 0; 0];
wk = [1 0 0 0 0];
vk = [1 0 0 0 0];
for ii = 1:1:length(Xint_v)
Ap(ii) = Xint_v(ii)*2;
W(ii) = 0;
H(ii) = -sin(Xint_v(ii));
V(ii) = 0;
Wk(ii) = 0;
end
Uk = randn(1,200);
Qu = cov(Uk);
Vk = randn(1,200);
Qv = cov(Vk);
C = [1 0 0 0 0];
n = 100;
[YY XX] = EKLMNFTR1(Ap,Xint_v,Uk,Qu,Vk,Qv,C,n,Wk,W,V);
for it = 1:1:length(XX)
MSE(it) = YY(it) - XX(it);
end
tt = 1:1:length(XX);
figure(1); subplot(211); plot(XX); title('ORIGINAL SIGNAL'); subplot(212); plot(YY); title('ESTIMATED SIGNAL');
figure(2); plot(tt,XX,tt,YY); title('Combined plot');
legend('original','estimated');
figure(3); plot(MSE.^2); title('Mean square error');
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