基于MATLAB的Alpha-Beta Kalman滤波器实现与性能评估工具

资 源 简 介

本项目提供完整的Alpha-Beta Kalman滤波器MATLAB实现，包含滤波器初始化、状态预测、测量更新及性能分析模块。适用于匀速/匀加速目标跟踪场景，支持自定义噪声参数与实时滤波效果可视化，帮助用户快速验证简化状态估计算法的有效性。

详 情 说 明

Alpha Beta Kalman 滤波器 - MATLAB 实现与性能分析

项目介绍

本项目实现了经典常增益卡尔曼滤波器（Alpha-Beta Kalman滤波器）的完整MATLAB解决方案。该滤波器是一种简化的状态估计算法，专门针对匀速或匀加速运动目标的跟踪场景设计。通过状态空间建模和最小均方误差估计原理，项目提供了从滤波初始化到性能评估的全流程实现，特别适合对计算资源要求较低的实时估计应用。

功能特性

• 完整滤波流程：实现状态预测、测量更新、误差协方差计算的完整滤波循环
• 参数灵活配置：支持Alpha/Beta增益参数、噪声协方差矩阵等关键参数的自定义设置
• 多维状态支持：可处理包含位置、速度等多维状态向量的估计问题
• 性能量化评估：提供均方根误差(RMSE)、残差分析等量化指标计算
• 可视化分析：生成滤波前后数据对比、误差分布、收敛特性等直观图表
• 收敛特性分析：展示滤波器随时间的收敛过程和稳态性能

使用方法

1. 参数配置：设置系统初始状态估计值、量测噪声协方差、过程噪声协方差等参数
2. 数据准备：输入含噪声的实际观测数据序列
3. 滤波器调优：根据应用场景调整Alpha/Beta增益参数以获得最佳性能
4. 执行滤波：运行主程序进行状态估计计算
5. 结果分析：查看滤波输出、误差统计和可视化图表评估性能

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 仅需基础MATLAB环境，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件实现了Alpha-Beta Kalman滤波器的核心功能，包括滤波器参数初始化与验证、状态预测与更新循环控制、估计误差协方差矩阵计算、残差序列生成与分析、性能指标（如RMSE）自动计算，以及滤波结果的可视化图表生成。该文件通过模块化设计将滤波算法流程封装为完整的解决方案，用户可通过调整输入参数快速应用于不同的状态估计场景。