【MATLAB代码】EKF和CDKF的对比

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主要特点

应用场景

运行结果展示

本MATLAB程序实现了扩展卡尔曼滤波（EKF）与协方差差分卡尔曼滤波（CDKF）在三维状态估计中的效果对比，为需要高精度定位与动态系统分析的用户提供了一种实用工具。通过直观的结果展示，您可以轻松比较两种滤波算法的性能。

主要特点

• 多算法对比：同时实现EKF和CDKF，方便用户直观比较两种算法在相同数据条件下的表现差异。
• 高精度滤波：CDKF算法在处理非线性系统时表现出更高的准确性，适合复杂环境下的状态估计。
• 可视化分析：提供多种图形输出，包括真实值、EKF估计值及CDKF估计值的时序对比，帮助您深入理解滤波效果。
• 误差评估：计算并展示滤波前后的误差，提供详尽的性能分析与评估。

应用场景

• 导航与定位：适用于无人机、机器人及其他移动设备的实时导航与定位。
• 动态系统分析：在动态环境中，优化状态估计与信号处理。
• 数据融合：有效融合来自多个传感器的数据，增强系统的鲁棒性与精确度。

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哔哩哔哩工房https://gf.bilibili.com/item/detail/1106492012

运行结果展示

误差曲线（三个维度）：

部分代码截图：