MATLAB实现的卡尔曼滤波器车辆状态估计仿真项目

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于卡尔曼滤波的车辆运动状态估计，通过模拟含噪声GPS测量数据与车辆运动模型，实现对位置和速度的最优估计。包含完整的滤波器设计、噪声处理和性能分析模块。

详 情 说 明

车辆状态估计的卡尔曼滤波仿真

项目介绍

本项目实现了一个完整的卡尔曼滤波器应用案例，用于估计移动车辆的位置和速度状态。系统通过模拟GPS传感器测量数据（包含噪声）和车辆运动模型，使用卡尔曼滤波算法对车辆的真实状态进行最优估计。项目包含状态预测和测量更新两个核心步骤，能够有效降低测量噪声的影响，提供更平滑、更准确的状态估计结果。

功能特性

• 状态估计：基于卡尔曼滤波的车辆位置和速度最优估计
• 噪声抑制：有效降低传感器测量噪声的影响
• 可视化对比：原始测量数据与滤波结果的直观对比展示
• 误差分析：提供滤波前后误差的统计分析报告
• 参数可配置：支持系统噪声、测量噪声等参数的灵活配置

使用方法

1. 设置初始状态向量，包含车辆的初始位置和速度信息 [x0; v0]
2. 配置系统噪声协方差矩阵，描述过程噪声的统计特性
3. 设置测量噪声协方差矩阵，描述传感器测量噪声的统计特性
4. 输入观测数据序列：带有噪声的GPS位置测量值时间序列
5. 配置系统参数：包括采样时间间隔、状态转移矩阵和观测矩阵
6. 运行程序获取状态估计序列和估计误差协方差
7. 查看滤波效果对比图和估计误差分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 或 Octave 4.2.0 或更高版本（部分功能可能受限）

文件说明

主程序文件实现了完整的卡尔曼滤波仿真流程，包括系统初始化、参数配置、状态预测、测量更新、结果可视化和误差分析等核心功能。具体包含车辆运动模型建立、GPS测量数据模拟、卡尔曼滤波算法实现、状态估计结果的可视化展示以及滤波性能的定量评估分析。