基于强跟踪滤波器（STF）的状态估计与参数自适应MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的强跟踪滤波器（STF）算法，通过渐消因子在线调整增益矩阵，增强对突变状态的跟踪性能。包含完整算法模块、参数自适应调整、性能评估及可视化分析，适用于动态系统状态估计研究。

详 情 说 明

基于强跟踪滤波器（STF）的状态估计与参数自适应MATLAB仿真系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的强跟踪滤波器（STF）MATLAB仿真系统，核心创新在于引入渐消因子在线调整增益矩阵，显著提升了系统对突变状态的跟踪能力。系统集成了STF算法实现、参数自适应调整、性能评估和可视化分析四大模块，支持线性与非线性系统模型的滤波处理，并提供与传统卡尔曼滤波的对比分析，为状态估计研究提供完整的仿真平台。

功能特性

• 强跟踪滤波核心算法：实现基于渐消因子的增益矩阵实时调整机制
• 多模型支持：兼容线性系统和非线性系统（扩展型STF）的滤波处理
• 参数自适应：动态计算渐消因子，根据系统状态变化自动调整滤波器参数
• 突变检测能力：内置状态突变检测机制，设置可调阈值参数
• 性能评估体系：提供RMSE、跟踪误差统计等多维度性能指标
• 对比分析功能：与传统卡尔曼滤波器进行全面的性能对比
• 可视化输出：生成状态估计轨迹、误差分析、参数变化趋势等专业图表

使用方法

1. 数据准备：准备系统观测数据（.mat格式多维时间序列）和系统模型参数
2. 参数配置：设置滤波器参数（渐消因子计算参数、平滑系数等）和仿真配置参数
3. 运行仿真：执行主程序启动STF滤波过程
4. 结果分析：查看输出的状态估计结果、性能指标和对比分析报告
5. 可视化查看：分析生成的各类图表（.fig格式），评估滤波效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大规模数据时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括初始化参数配置、调用强跟踪滤波器算法模块、执行状态估计计算、进行性能评估分析以及生成可视化结果输出。该文件整合了数据输入处理、滤波过程控制、结果对比分析和图表绘制等完整仿真流程，为用户提供一站式的状态估计仿真体验。