基于MATLAB的Kalman滤波器实现与动态系统状态估计项目

资 源 简 介

本项目提供了一个简易的线性Kalman滤波器MATLAB实现，用于一维动态系统的状态跟踪。通过模拟含噪声的系统状态演化，实现预测-更新两阶段算法，并可视化真实状态与滤波结果的对比，适合初学者学习状态估计基础。

详 情 说 明

基于MATLAB的简易Kalman滤波器入门实现与动态系统状态估计

项目介绍

本项目实现了一个标准线性Kalman滤波器，专门针对一维动态系统的状态跟踪问题。通过MATLAB编程实现了完整的Kalman滤波算法流程，包含系统模拟、滤波处理和结果分析等功能，旨在帮助初学者理解Kalman滤波的基本原理和实现方法。

功能特性

• 动态系统模拟：生成含噪声的一维系统状态演化过程
• 完整Kalman滤波实现：包含预测和更新两个核心阶段的算法
• 多维度可视化：同时展示真实状态、观测数据和滤波结果的对比
• 参数交互调节：提供便捷的参数调整接口，便于分析各参数对滤波效果的影响
• 性能量化评估：计算均方根误差(RMSE)等指标客观评价滤波性能
• 收敛特性分析：展示估计误差协方差随时间变化的收敛过程

使用方法

基本参数设置

% 系统模型参数 F = 1.0; % 状态转移矩阵 H = 1.0; % 观测矩阵 Q = 0.1; % 过程噪声协方差 R = 1.0; % 观测噪声协方差

% 初始状态设置 x0 = 0; % 初始状态估计 P0 = 1; % 初始估计误差协方差

% 生成观测数据 N = 100; % 时间步数 z = ... % 含噪声的观测序列

运行滤波

执行主程序文件即可完成整个滤波过程，包括数据生成、滤波计算和结果展示。

结果获取

程序输出包含：

• 状态估计序列 x_est
• 估计误差协方差序列 P_est
• 滤波性能指标RMSE
• 综合结果可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 基础MATLAB环境（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件整合了完整的Kalman滤波器实现流程，具备系统状态模拟、观测数据生成、滤波算法执行、性能评估计算和结果可视化等核心功能。该文件通过模块化设计实现了参数配置、算法迭代、误差分析和图形展示的一体化处理，用户可通过修改参数配置部分快速体验不同设置下的滤波效果。