《卡尔曼滤波原理及应用-matlab仿真》一书源代码例程

资 源 简 介

《卡尔曼滤波原理及应用-matlab仿真》一书源代码例程

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种广泛应用于动态系统状态估计的最优递归算法，尤其适合处理包含不确定性的多传感器测量数据。其核心思想是通过预测-更新的循环过程，结合系统模型和观测数据，逐步修正对系统状态的估计。

在MATLAB仿真实现中，通常需要完成以下几个关键步骤：首先建立系统的状态空间模型，包括状态转移矩阵和观测矩阵；然后初始化协方差矩阵，表示初始估计的不确定性；接着实现预测步骤，根据系统动力学推算下一时刻状态；最后通过观测值进行校正，利用卡尔曼增益平衡模型预测与实测数据的权重。

该书提供的MATLAB例程很可能覆盖了基础的一维卡尔曼滤波到更复杂的扩展卡尔曼滤波(EKF)实现，展示了如何处理非线性系统。典型应用场景可能包括目标轨迹追踪、惯性导航系统校正以及工业控制中的实时状态估计。这些仿真代码对于理解卡尔曼滤波中噪声协方差调参、收敛性分析等实际问题具有重要参考价值。