基于高阶容积卡尔曼滤波算法的多传感融合MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了多传感融合的高阶容积卡尔曼滤波系统，适用于非线性状态估计。通过高阶数值积分技术，系统有效逼近高斯噪声影响下的状态估计，支持多维状态空间，适用于实际滤波与跟踪场景。

详 情 说 明

多传感融合高阶容积卡尔曼滤波系统实现

项目介绍

本项目基于高阶容积卡尔曼滤波（CKF）算法，设计并实现了一个高效、稳定的非线性滤波与目标跟踪系统。系统利用高阶容积数值积分技术，能够精确逼近非线性系统的状态后验分布，特别适用于雷达、GPS等多传感器数据融合场景。通过对无人机、车辆等动态目标的实时状态估计与轨迹预测，系统可有效处理高斯噪声环境下的非线性跟踪问题，并提供可配置的噪声模型与初始参数，满足不同应用需求。

功能特性

• 高阶积分技术：采用容积规则进行数值积分，提高非线性系统状态估计的精度。
• 多传感器融合：支持雷达、GPS等多种传感器的异步或同步测量数据输入。
• 实时轨迹跟踪：动态估计目标的位置、速度等状态，并实时可视化滤波效果。
• 误差统计分析：输出状态估计的协方差矩阵及均方根误差（RMSE），评估滤波性能。
• 灵活配置：用户可自定义状态转移函数、观测函数、噪声协方差矩阵及初始状态。

使用方法

1. 参数配置：设置初始状态向量、过程噪声与观测噪声的协方差矩阵。
2. 函数定义：提供非线性状态转移函数与观测函数的句柄。
3. 数据输入：输入时间序列上的传感器测量值（如雷达距离与角度、GPS坐标）。
4. 执行滤波：运行主程序，系统将依次进行时间更新与测量更新，输出状态估计结果。
5. 结果分析：查看估计轨迹、协方差矩阵及RMSE等统计指标。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 运行内存：建议4GB以上（视状态维数及数据量而定）
• 依赖工具包：仅需基础MATLAB环境，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件封装了系统运行的核心流程：包括初始化状态与噪声参数、读取多源传感器测量数据、调用高阶容积卡尔曼滤波算法进行状态估计与更新、实时绘制目标轨迹与滤波效果图，并计算输出估计误差统计指标，最终生成状态估计结果及协方差矩阵。