自适应卡尔曼滤波

资 源 简 介

自适应卡尔曼滤波

详 情 说 明

自适应卡尔曼滤波是在标准卡尔曼滤波基础上发展出的一种动态调整算法，它能够根据系统实时表现自动调整参数，特别适合噪声特性未知或时变的场景。与固定参数的经典卡尔曼滤波相比，其核心突破在于实现了噪声统计特性的在线估计。

原理层面，自适应算法通常通过以下两种机制实现动态调节：第一种是基于新息序列（观测值与预测值的差异）的协方差匹配方法，通过监测实际新息与理论预期值的偏差，反向推算过程噪声Q和观测噪声R的实时变化；第二种是采用滑动窗口技术，对最近若干时刻的数据进行统计分析，从而动态更新噪声参数。这两种方法在MATLAB实现时都需要特别注意数值稳定性问题。

在MATLAB例程中，典型的实现架构会包含三个关键模块：基础卡尔曼预测更新循环、新息协方差计算单元、以及噪声参数调整逻辑。其中调整逻辑往往采用指数加权移动平均等策略平衡灵敏度和稳定性。由于涉及矩阵运算，良好的编程实践会包含矩阵条件数检查等鲁棒性设计。这种自适应特性使得算法在传感器精度突变或系统模型失配时仍能保持较好性能，例如在无人机导航中应对突发风扰，或工业传感器出现临时干扰等场景。