基于扩展卡尔曼滤波的多传感器数据融合MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，专用于多传感器系统的异步数据时间同步与非线性融合。通过状态预测与观测更新，有效提升多源测量数据的对齐精度与融合最优性，适用于动态系统状态估计。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波的多传感器信息同步数据融合系统

项目介绍

本项目实现了一个扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，专门用于多传感器系统的时间同步与数据融合。系统能够处理非线性动态模型，通过状态预测与观测更新两个阶段，对多个异步传感器的测量数据进行时间对齐和最优融合，从而得到更准确、更稳定的系统状态估计。该系统适用于机器人导航、无人机定位、智能驾驶等需要高精度状态估计的场景。

功能特性

• 多传感器异步数据融合：支持处理多个具有不同采样频率和时间戳的传感器数据
• 时间同步与数据插值：采用先进的时间对齐技术，确保不同传感器数据在统一时间基准下融合
• 非线性系统处理：通过扩展卡尔曼滤波算法处理非线性动态模型
• 雅可比矩阵计算：实现非线性系统的线性化处理，提高状态估计精度
• 实时状态估计：提供连续、平滑的系统状态估计结果
• 收敛性分析：监控滤波过程中的残差和收敛状态，确保算法稳定性

使用方法

输入数据准备

1. 准备多个传感器的异步观测数据（如GPS位置、IMU角速度、激光雷达距离等）
2. 提供各传感器的时间戳信息
3. 配置系统动态模型参数（状态转移方程、观测方程）
4. 设置噪声协方差矩阵（过程噪声与观测噪声）
5. 指定初始状态估计值与误差协方差矩阵

运行系统

按照指定的数据格式输入传感器数据，系统将自动完成时间同步、数据融合和状态估计。

输出结果

系统将生成：

• 融合后的系统状态估计值（如位置、速度、姿态等）
• 状态估计的误差协方差矩阵
• 各时刻的滤波增益矩阵
• 传感器数据对齐后的时间序列
• 滤波过程中的残差与收敛状态分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 具备处理矩阵运算的基本工具箱
• 足够的内存空间以处理大规模传感器数据

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括传感器数据的读取与预处理、时间同步算法的执行、扩展卡尔曼滤波的初始化与迭代过程、状态预测与观测更新的计算、雅可比矩阵的实时求解、融合结果的输出与可视化展示。该文件整合了完整的滤波流程，能够根据用户配置自动调整参数，并对算法性能进行实时监控与评估。