电磁场极化卡尔曼滤波分析系统
项目介绍
本项目基于卡尔曼滤波框架,实现对电磁场极化特性的实时滤波与分析。系统通过处理电磁波的电场分量数据,估计并预测极化状态(如椭圆率角、倾斜角等)的演化趋势,可广泛应用于雷达信号处理、无线通信系统优化等领域。核心功能包括极化数据预处理、卡尔曼滤波器参数配置、状态估计与去噪,以及动态可视化分析。
功能特性
- 极化数据预处理:支持对原始电场分量(Ex、Ey)进行异常值剔除、时间对齐等操作
- 自适应卡尔曼滤波:可根据噪声特性动态调整滤波参数,提升估计精度
- 多维度状态输出:输出椭圆率角、相位差等极化参数的时序估计结果
- 实时轨迹可视化:动态显示极化椭圆演化过程,支持琼斯向量与斯托克斯参数渲染
- 性能量化评估:提供均方根误差(RMSE)、收敛速度等滤波效能指标
使用方法
- 数据输入配置
- 准备电磁场采样数据(N×2×T 数组,含Ex、Ey分量及时间戳)
- 设置初始极化状态向量(4×1)及噪声协方差矩阵Q、R
- 定义观测矩阵H(2×4),建立状态至观测的映射关系
- 执行滤波分析
- 运行主程序,系统将自动完成数据加载、预处理及卡尔曼滤波迭代
- 实时显示极化状态估计结果与滤波误差变化曲线
- 结果导出与可视化
- 生成极化参数时序数据文件(N×4矩阵)
- 保存动态极化椭圆轨迹图及性能评估报告
系统要求
- 运行环境:MATLAB R2020a 或更高版本
- 依赖工具箱:信号处理工具箱、优化工具箱(用于噪声参数调优)
- 内存建议:≥ 8 GB(处理大规模数据时推荐16 GB)
文件说明
主程序模块整合了数据加载与校验、卡尔曼滤波器初始化、迭代估计循环、结果可视化生成及性能指标计算等核心流程,通过协调各子模块实现极化状态的全链路分析。