MATLAB最优状态估计算法工具箱 - Kalman滤波与非线性估计实现

资 源 简 介

本MATLAB工具箱基于经典教材《Optimal State Estimation》，完整实现了卡尔曼滤波、H∞滤波及非线性状态估计算法，提供标准化函数接口与示例，助力动态系统状态估计研究与教学应用。

详 情 说 明

最优状态估计算法工具箱

项目介绍

本项目为《Optimal State Estimation - Kalman, H Infinity, and Nonlinear Approaches》教材的配套算法实现，提供多种先进状态估计方法的完整MATLAB解决方案。包含经典卡尔曼滤波器、鲁棒H无穷滤波器、非线性粒子滤波器等核心算法，支持系统建模、噪声分析、状态预测与校正等完整流程。适用于目标跟踪、导航系统、信号处理等工程应用场景的算法验证和性能比较。

功能特性

• 多种滤波算法：实现卡尔曼滤波、H无穷鲁棒滤波、粒子滤波等主流状态估计方法
• 完整处理流程：支持系统建模、噪声分析、状态预测与校正的全过程
• 性能评估工具：提供估计误差分析、收敛特性评估、多算法对比等功能
• 工程应用导向：针对目标跟踪、导航系统等实际应用场景优化设计
• 模块化设计：各滤波器独立实现，便于扩展和定制

使用方法

基本配置

1. 设置系统模型参数：状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差、观测噪声协方差
2. 指定初始状态：系统初始状态向量、初始误差协方差矩阵
3. 准备观测数据：输入带噪声的传感器测量序列（多维时间序列数据）
4. 配置滤波器参数：粒子数（粒子滤波）、鲁棒性参数（H无穷滤波）

运行流程

1. 初始化滤波器和系统模型
2. 载入或生成观测数据
3. 选择并配置特定滤波器算法
4. 执行状态估计计算
5. 分析输出结果和性能指标

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（粒子滤波所需）
• 内存建议：至少4GB RAM（大规模粒子滤波建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，实现了系统模型的初始化配置、多种滤波算法的并行执行与比较分析、状态估计过程的完整仿真以及结果可视化的综合展示。该文件通过模块化设计提供了从数据输入、算法执行到性能评估的一体化解决方案，支持用户快速进行不同滤波器的性能测试和算法验证。