我课设编写的卡尔曼滤波用于组合导航算法，matlab程序

资 源 简 介

我课设编写的卡尔曼滤波用于组合导航算法，matlab程序

详 情 说 明

## 卡尔曼滤波在组合导航中的应用

卡尔曼滤波作为一种最优估计算法，能够有效融合多传感器数据，提升导航系统的精度和鲁棒性。在组合导航系统中，通过状态方程和观测方程的设计，卡尔曼滤波可以实时修正惯性导航的累积误差。其核心在于预测-更新机制的循环迭代，其中协方差矩阵的传递体现了对系统不确定性的量化。

## 数字滤波器实现

MATLAB环境下实现了FIR（有限长冲激响应）和IIR（无限长冲激响应）滤波器的设计。FIR滤波器通过窗函数法或频率采样法设计，具有线性相位特性；而IIR滤波器借助双线性变换法，能以较低阶数实现陡峭的滚降特性。重点实现了低通和带通配置，通过幅频响应分析验证了截止频率和阻带衰减等关键指标。

## 灰色关联度模型计算

针对系统因素间的关联性分析，实现了五类灰色关联度模型，包括经典灰色关联度、绝对关联度、相对关联度等。通过数据序列的归一化处理和关联系数计算，量化了因素间的动态关联强度，适用于故障诊断或影响因素排序等场景。

## 旋转机械全息谱分析

二维全息谱技术将转子的轴承振动信号分解为X/Y方向分量，通过FFT变换后合成轨迹图。该例程实现了幅值、相位信息的融合可视化，能够清晰识别转子的不平衡、不对中等故障特征频率，比传统频谱分析更直观。

## 阵列信号高分辨率处理

基于脉冲对消法的阵列信号处理算法，通过构造干扰子空间和信号子空间的正交性，实现了超分辨波达方向估计。相比传统MUSIC或ESPRIT算法，该方法在低信噪比条件下仍能保持较高的角度分辨能力，且计算复杂度更低。

（注：全文未直接引用代码，但涵盖了算法原理、实现要点及工程价值）