MATLAB智能卡尔曼滤波仿真平台

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了面向多元非线性系统的智能卡尔曼滤波仿真平台，集成EKF、PF、DKF、CGKF四种先进滤波算法。平台提供图形化用户界面，支持参数配置、状态初始化与实时仿真控制，并允许用户自定义系统模型，为非线性系统状态估计研究提供高效工具。

详 情 说 明

面向多元非线性系统的智能卡尔曼滤波仿真平台

项目介绍

本项目是一个专为多元非线性系统设计的智能卡尔曼滤波仿真平台。平台集成了四种先进卡尔曼滤波算法，提供直观的可视化图形界面，支持用户灵活配置系统模型与噪声参数，实现动态滤波过程的可视化展示与多算法性能对比分析。适用于非线性估计理论的教学、科研验证以及工程算法原型开发。

功能特性

• 先进算法集成：完整实现扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、去偏卡尔曼滤波(DKF)、循环增益卡尔曼滤波(CGKF)四种核心算法。
• 交互式GUI界面：提供图形化操作界面，方便进行参数配置、状态初始化与仿真控制。
• 高度自定义建模：支持用户自定义非线性系统模型（状态方程/观测方程）及过程与观测噪声参数。
• 动态可视化分析：实时展示状态估计轨迹、误差分析曲线、协方差矩阵热力图等多维度滤波过程。
• 量化性能评估：内置算法性能对比模块，提供RMSE指标计算、收敛速度分析与鲁棒性测试功能。
• 数据灵活交互：支持观测数据手动输入或文件导入，结果可导出为多种格式便于后续分析。

使用方法

1. 启动平台：运行主程序文件启动图形用户界面。
2. 系统配置：在“系统模型”标签页设置状态转移矩阵(F)、观测矩阵(H)、过程噪声协方差(Q)和观测噪声协方差(R)。
3. 初始条件设置：指定初始状态向量(x0)和初始误差协方差(P0)。
4. 观测数据输入：通过手动输入或导入文件（如.txt, .csv）方式提供时间序列观测值。
5. 滤波参数调整：根据所选算法配置相应参数（如PF粒子数、DKF衰减因子、CGKF循环次数）。
6. 执行仿真：点击运行按钮开始滤波仿真，实时观察可视化结果。
7. 结果分析：查看性能分析报告，比较各算法表现，并可导出滤波结果与配置参数。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux（Ubuntu 16.04+）或 macOS（10.14+）
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox，Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大型粒子滤波时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件作为整个仿真平台的总控入口与集成环境，负责初始化图形用户界面并建立各功能模块间的协调通信。它实现了系统参数配置接口的管理、多种卡尔曼滤波算法的调度执行、实时数据可视化渲染以及性能分析计算的核心逻辑，同时处理用户交互事件并管理仿真数据的输入输出流程。