一个卡尔曼滤波程序

资 源 简 介

一个卡尔曼滤波程序

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种广泛应用于状态估计和信号处理的递归算法，能够有效处理含有噪声的测量数据。这个MATLAB实现展示了卡尔曼滤波的基本流程，虽然程序结构较为简单，但完整呈现了核心算法框架。

算法主要分为两个阶段：预测和更新。在预测阶段，系统根据当前状态和动态模型计算下一时刻的状态预估值。更新阶段则结合实际测量值对预测结果进行修正，通过计算卡尔曼增益来权衡预测值和测量值的可信度。

程序中实现了典型的线性卡尔曼滤波器，包含状态转移矩阵和观测矩阵的设定。噪声处理方面包含过程噪声和观测噪声的协方差矩阵，这是影响滤波效果的关键参数。通过迭代执行预测-更新循环，算法能够逐步收敛到真实状态值。

这个示例虽然省略了具体应用场景，但保留了完整的算法骨架，可以方便地修改状态维度和系统参数来适配不同应用。对于初学者来说，这种简化实现有助于理解卡尔曼滤波的核心思想。