MATLAB EKF扩展卡尔曼滤波多场景应用实例集

资 源 简 介

本项目提供多个基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的MATLAB实现案例，包含车辆位置追踪、无人机姿态估计等典型场景，帮助用户掌握EKF算法的实际应用与实现技巧。

详 情 说 明

EKF扩展卡尔曼滤波多场景应用实例集

项目介绍

本项目提供多个基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的MATLAB实现案例，通过不同的应用场景展示EKF算法的实际应用。包含车辆位置追踪、无人机姿态估计、电池SOC估算和目标跟踪系统四个典型实例，每个案例均包含完整的算法实现、数据模拟和可视化展示，帮助用户深入理解EKF在非线性系统中的状态估计能力。

功能特性

• 多场景覆盖：涵盖运动追踪、姿态估计、能源管理和目标跟踪四大应用领域
• 完整实现：每个案例包含系统建模、噪声处理、状态估计和性能评估全流程
• 可视化展示：提供状态估计过程的动态图形展示和误差分析
• 模块化设计：算法核心与具体应用场景分离，便于扩展和修改
• 性能量化：输出RMSE、收敛速度等量化指标评估滤波效果

使用方法

1. 参数配置：根据具体应用场景设置系统模型参数、噪声协方差矩阵和初始状态
2. 数据准备：输入观测数据序列和控制输入量，设定仿真时间参数
3. 执行滤波：运行主程序开始扩展卡尔曼滤波计算
4. 结果分析：查看状态估计轨迹、协方差演化过程和性能评估指标
5. 可视化：通过图形界面观察估计结果与真实值的对比分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必备工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了扩展卡尔曼滤波的核心算法框架，实现了多场景下的状态估计功能。具体包含系统模型的线性化处理、时间更新与测量更新循环、协方差矩阵递推计算、估计误差统计分析以及结果可视化展示等关键模块。通过统一的接口设计，支持不同应用场景的灵活切换和参数配置，为用户提供完整的EKF算法体验和性能评估能力。