MATLAB卡尔曼滤波算法综合仿真平台

资 源 简 介

该项目提供线性卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的完整实现与仿真测试。支持多场景动态系统状态估计，适用于算法学习、研究和工程验证。所有模块均以MATLAB代码实现，可直接运行并自定义参数。

详 情 说 明

卡尔曼滤波学习与仿真平台

项目介绍

本项目是一个卡尔曼滤波算法的综合仿真平台，集成了完整的算法实现与多场景仿真模块。平台旨在为学习和研究卡尔曼滤波提供直观、交互式的仿真环境，支持线性卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)三种核心算法。用户可通过自定义系统模型和噪声参数，深入理解滤波算法在不同动态系统中的状态估计性能，并通过丰富的可视化工具分析滤波效果。

功能特性

• 多算法支持：实现线性KF、非线性EKF和UKF三种卡尔曼滤波变体，覆盖从线性到非线性系统的状态估计需求。
• 灵活的参数配置：允许用户自定义状态转移矩阵、观测矩阵、过程与观测噪声协方差等关键模型参数。
• 动态仿真与数据生成：支持手动输入观测数据或自动生成含噪声的观测量序列，可设置仿真时长、采样频率及蒙特卡洛仿真次数。
• 全面的性能分析：提供状态估计值、协方差矩阵、均方根误差(RMSE)等指标，评估算法收敛性和稳定性。
• 丰富的可视化展示：包括状态估计轨迹对比图、误差分析图、协方差收敛曲线等，直观呈现滤波过程与结果。

使用方法

1. 参数设置：在配置文件中定义系统模型参数（如状态转移矩阵、噪声协方差）、初始状态（初始向量和误差协方差）及仿真参数（时长、采样频率等）。
2. 运行仿真：启动主程序，平台将根据预设参数执行卡尔曼滤波算法，并生成观测数据（若未手动输入）。
3. 结果分析：查看实时输出的状态估计结果、协方差矩阵及性能指标（如RMSE），通过图表观察滤波轨迹与真实值的对比。
4. 效果评估：基于可视化报告分析算法在不同场景下的滤波效果，调整参数以优化性能。

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux 或 macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 依赖工具包：MATLAB 基础安装（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件作为整个仿真平台的核心入口，负责协调算法执行、数据处理和可视化输出。其主要功能包括：初始化用户定义的系统模型和噪声参数，调用相应的卡尔曼滤波算法（线性KF、EKF或UKF）进行状态估计，管理仿真流程如时间步进和蒙特卡洛循环，计算性能指标如均方根误差和协方差收敛情况，并生成多类可视化图表用于结果展示和比较分析。