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X(k+1)=F(k)X(k)+G(k)u(k)+v(k) (3)

Z(k)=h(x(k),y(k))+w(k) (6)

其中：Z(k)为观测量矩阵；h(x(k),y(k) )为非线性观测函数；w(k)为观测噪声。
2 基于EKF的目标定位算法
扩展卡尔曼滤波是在卡尔曼提出的解决非线性问题的思想基础上发展而来，该方法的基本原理是由泰勒级数展开项的前几级部分来局部线性化，同时结合经典卡尔曼滤波算法完成计算仿真[11,12,13,14,15]。

clear
clc

%得到轨迹信号

load ode500

Re = 6378245; %地球长半径

%真实轨迹
a_R = yout(:,1:3);
v_R = yout(:,4:6);
p_R = yout(:,7:9);

%加噪声后的INS计算结果
a_ins = yout(:,10:12);
v_ins = yout(:,13:15);
p_ins = yout(:,16:18);
quat = yout(:,19:22); %姿态四元数
Fn = yout(:,23:25); %地理系下的比力

%惯导相关的噪声统计数据
Q_wg = (0.04/(573600))^2; %陀螺马氏过程
Q_wr = (0.01/(573600))^2; %陀螺白噪声
Q_wa = (1e-3)^2; %加计马氏过程
Q = diag([Q_wg Q_wg Q_wg, Q_wr Q_wr Q_wr, Q_wa Q_wa Q_wa]);
Tg = 300ones(3,1);
Ta = 1000ones(3,1);

%得到带误差的GPS输出信号
p_gps_sample = p_R(1:10:end,:);
n = size(p_gps_sample,1);
p_error(:,1:2) = 30randn(n,2)/Re;
p_error(:,3) = 30randn(n,1); %位置误差
p_gps = p_gps_sample+p_error; %加入位置误差
R = diag(std(p_error).^2); %计算测量噪声方差R

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]李永生,董光焰,陈凯,谢亚峰,唐金力.基于卡尔曼滤波的无源定位精度分析[J].弹箭与制导学报. 2022,42(04)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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