MATLAB线性卡尔曼滤波器实现

资 源 简 介

MATLAB线性卡尔曼滤波器实现

详 情 说 明

卡尔曼滤波器是一种经典的递归状态估计算法，广泛应用于导航、目标追踪和传感器融合等领域。MATLAB凭借其矩阵运算优势，能优雅地实现线性卡尔曼滤波。

算法核心分为预测和更新两个阶段：预测阶段根据系统动力学模型推算当前状态，并计算预测误差协方差；更新阶段则结合传感器测量值，通过卡尔曼增益对预测结果进行加权修正。MATLAB的矩阵操作（如cholupdate函数）能高效处理协方差矩阵的对称性保持问题。

典型实现会定义状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声和观测噪声协方差矩阵。通过迭代执行预测-更新循环，即使存在噪声干扰，也能逐步收敛到真实状态。对于初学者，建议从单变量系统（如温度追踪）入手，再扩展到多变量场景（如无人机定位）。