《卡尔曼滤波原理-MATLAB仿真》程序

资 源 简 介

《卡尔曼滤波原理-MATLAB仿真》程序

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种经典的递归状态估计算法，广泛应用于导航、控制系统和传感器融合等领域。黄小平老师编著的《卡尔曼滤波原理-MATLAB仿真》通过MATLAB实现展示了这一算法的核心思想。

程序主要包含以下几个关键部分：首先建立系统模型，包括状态转移矩阵和观测矩阵，这是卡尔曼滤波实现的基础。状态转移矩阵描述了系统状态随时间演变的规律，观测矩阵则建立了状态量与观测量之间的关系。

在实际仿真过程中，程序通过生成模拟数据来验证算法性能。这包括真实状态轨迹的生成和带有噪声的观测数据模拟。噪声模型通常采用高斯白噪声，其协方差矩阵对滤波效果有直接影响。

卡尔曼滤波的核心在于预测-更新两个阶段的循环执行。预测阶段根据系统模型推算当前状态估计值及其不确定性，更新阶段则结合最新观测数据修正预测结果。程序通过迭代这两个阶段，逐步提高状态估计精度。

该仿真程序可以直观展示不同参数设置对滤波效果的影响，比如过程噪声和观测噪声的协方差调整。通过可视化输出，学习者能够观察到估计误差随时间收敛的过程，这对理解卡尔曼滤波的稳定性具有重要意义。