MATLAB卡尔曼滤波工具箱：多算法整合与标准化应用平台

资 源 简 介

本项目整合了EKF/UKF等主流卡尔曼滤波开源程序库，提供统一调用接口和标准化示例。支持线性/非线性系统建模、传感器数据融合与状态估计预测，包含完整性能评估模块，大幅降低滤波算法应用门槛。

详 情 说 明

MATLAB卡尔曼滤波开源程序库整合与应用平台

项目介绍

本项目整合了多个主流的卡尔曼滤波开源程序库，实现了EKF（扩展卡尔曼滤波）、UKF（无迹卡尔曼滤波）等多种变体算法。通过提供统一的调用接口和标准化示例，支持线性/非线性系统建模、传感器数据融合、状态估计与预测功能。平台包含完整的性能评估模块，可对不同滤波算法进行对比分析，并生成可视化结果报告，为科研人员和工程师提供一套完整、易用的卡尔曼滤波解决方案。

功能特性

• 多算法整合：集成多种卡尔曼滤波变体算法，包括线性卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)等
• 统一接口设计：提供标准化的函数调用接口，简化不同算法间的切换和比较
• 系统建模支持：支持线性/非线性系统的状态空间建模，灵活配置系统参数
• 传感器数据融合：实现多源时间序列数据（如IMU、GPS、雷达等）的融合处理
• 性能评估模块：内置完整的性能评估体系，提供多种量化指标和可视化分析
• 报告生成功能：自动生成算法对比报告和可视化结果图表

使用方法

输入参数配置

1. 系统模型参数：设置状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差、观测噪声协方差
2. 传感器实测数据：导入多源时间序列数据（如IMU、GPS、雷达等测量值）
3. 初始化配置：指定初始状态估计、误差协方差矩阵
4. 算法参数：选择滤波类型、设置收敛阈值、迭代次数等参数

运行流程

1. 配置系统模型和算法参数
2. 加载传感器测量数据
3. 选择所需的滤波算法
4. 执行状态估计计算
5. 查看输出结果和性能分析

输出结果

• 状态估计结果：优化后的系统状态向量时间序列
• 估计协方差：每个时间步的状态估计不确定性量化
• 性能指标：均方根误差、收敛速度、稳定性分析报告
• 可视化图表：状态轨迹对比图、误差分布图、残差分析图
• 算法比较报告：不同滤波方法的性能对比表格和分析结论

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，集成了数据加载、参数配置、滤波算法调度、结果分析和可视化展示等核心功能。该文件实现了完整的滤波处理流水线，能够根据用户配置自动选择并执行相应的卡尔曼滤波算法，同时负责协调各模块间的数据传递与结果整合，最终生成包含状态估计、性能评估和可视化图表在内的综合性输出报告。