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本代码实现了基于Versoria函数优化协方差更新的改进扩展卡尔曼滤波(MVC-EKF),并与传统扩展卡尔曼滤波(EKF)进行对比。代码通过一维非线性运动模型仿真,展示了MVC-EKF在处理含异常值观测数据时的鲁棒性优势,适用于目标跟踪、导航定位等状态估计场景。订阅专栏后,可直接查看完整的源代码

文章目录

  • 运行结果
  • MATLAB源代码
  • 程序详解
    • 算法框架
    • 性能对比与实验验证
    • 关键创新点

运行结果

真值、EKF、MVC-EKF的估计值曲线如下:
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误差曲线:
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命令行窗口输出的误差统计特性:

http://www.dtcms.com/wzjs/67271.html

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