MATLAB卡尔曼滤波多源信息融合仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现标准卡尔曼滤波算法，支持多传感器数据融合处理，提供可视化界面展示滤波效果与误差分析，支持动态调节噪声参数，适用于信号处理与状态估计研究。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的多源信息融合仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于标准卡尔曼滤波算法的多源信息融合仿真系统。系统通过状态空间建模和协方差矩阵运算，对GPS位置数据、IMU惯性测量数据等多传感器观测数据进行融合处理，提供直观的可视化界面和完整的误差分析功能，适用于算法验证、教学演示和科研实验等多种场景。

功能特性

• 多源数据融合：实现标准卡尔曼滤波算法，支持多传感器数据的融合处理
• 可视化展示：提供滤波前后数据对比图表，直观展示融合效果
• 参数调节：支持过程噪声和观测噪声参数的动态调整，便于算法性能优化
• 误差分析：包含完整的性能评估模块，计算均方根误差等评价指标
• 教学演示：提供分步演示模式，详细展示卡尔曼滤波的预测和更新过程
• 实时监控：显示卡尔曼增益变化曲线和实时滤波状态

使用方法

1. 数据准备：准备多传感器观测数据（GPS、IMU等）
2. 参数配置：设置系统状态转移矩阵、观测矩阵、噪声协方差矩阵等参数
3. 运行仿真：启动主程序开始滤波计算
4. 结果分析：通过可视化界面分析滤波效果，调整参数优化性能
5. 教学演示：启用演示模式学习卡尔曼滤波工作原理

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持的操作系统：Windows 10/11, Linux, macOS
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口，集成了完整的仿真流程控制功能。它负责初始化系统参数与状态空间模型，加载并预处理多源传感器数据，执行卡尔曼滤波算法的迭代计算过程，同时管理图形用户界面的渲染与交互。该文件还实现了实时数据可视化展示、参数动态调节响应、误差分析计算以及教学演示模式的分步执行逻辑，确保整个仿真系统的协调运行和结果输出。