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卡尔曼滤波的MATLAB程序

EKF算法是将非线性函数进行泰勒展开，然后省略高阶项，保留展开项的一阶项，以此来实现非线性函数线性化，最后通过卡尔曼滤波算法近似计算系统的状态估计值和方差估计值。

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对应于子程序的输入和输出。所以你要用这个程序的话，需要自己写一个主程序，在主程序中定义子程序的输入（即自变量），带入到子程序中，然后子程序会输出你所需要的结果，带回到主程序中进行你想要的操作，比如画图等。

报错位置在x(k)=F*x(k-1)+G*w(k-1)；一句，报错原因为加号左右的矩阵大小不一。楼主数据格式没有弄对。x(k)应写为x(：，k)，x(k-1)应该写为x(：，k-1)。

不要贴图，要复制代码，可用以进行分析，找出问题所在并解决之。

本文为离散卡尔曼滤波算法的一一个简明教程，从算法思想、实现过程、理论推导和程序实现四个方面阐述和分析了卡尔曼滤波算法。

要先将状态方程线性化，变换为线性方程.然后才能用卡尔曼滤波。。

知道系统的输入和输出就可以采用系统辨识的方法估计出这个系统。

卡尔曼滤波原理是指一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。

卡尔曼滤波器的缺点是：当运动目标长时间被遮挡时会存在目标跟踪丢失的情况。卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。

卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。关于这种滤波器的论文由Swerling (1958)， Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。

在连续变化的系统中使用卡尔曼滤波是非常理想的，它具有占用内存小的优点（除了前一个状态量外，不需要保留其它历史数据），并且速度很快，很适合应用于实时问题和嵌入式系统。根据k-1时刻的系统状态预测k时刻系统状态。

你用的匀加速模型，首先模型对不对？估计量本来就是滤波后的值，和真实值有差距很正常。再就是你的过程方差和测量方差的值可以进行调整，来调节你的估计值。

卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。

为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。

卡尔曼滤波对于持续变化的系统是理想的选择。由于卡尔曼滤波除了记忆前一个状态而不需要保留其他的历史记忆信息，因此卡尔曼滤波具有轻量化的特点，运行速度非常快，非常适合处理实时的问题和嵌入式系统。

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