MATLAB卡尔曼滤波多传感器数据融合与目标跟踪系统

资 源 简 介

本项目实现基于卡尔曼滤波的多传感器数据融合框架，能够有效处理含噪声的测量数据，通过预测-更新循环优化目标状态估计。适用于机器人定位等线性动态系统，提供高效精确的跟踪能力。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的多传感器数据融合与目标跟踪系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个完整的卡尔曼滤波框架，专门用于多传感器数据融合与目标跟踪。系统通过预测-更新循环处理存在噪声的传感器测量数据，不断优化对目标状态的估计。该系统支持线性动态系统的状态估计，可广泛应用于机器人定位、导航控制、目标追踪等实际场景。

功能特性

• 多传感器数据融合：整合多个传感器的观测数据，提高状态估计精度
• 实时状态估计与预测：通过卡尔曼滤波算法实现目标的实时状态估计和未来状态预测
• 噪声协方差矩阵校准：支持过程噪声和观测噪声的协方差矩阵配置与优化
• 数据预处理模块：对原始传感器数据进行预处理，提高数据质量
• 实时可视化：提供目标轨迹、估计误差等关键指标的图形化展示

使用方法

输入参数

1. 传感器测量向量：包含位置、速度等观测值
2. 系统状态初始值：包括初始位置、速度等状态参数
3. 噪声协方差矩阵：过程噪声和观测噪声的协方差矩阵
4. 系统矩阵：状态转移矩阵和观测矩阵

输出结果

1. 最优状态估计向量：经过卡尔曼滤波处理后的最优状态值
2. 状态估计协方差矩阵：表示状态估计的不确定性
3. 预测状态向量：对下一步状态的预测值
4. 实时可视化结果：目标运动轨迹、估计误差等图表展示

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 基本的信号处理工具箱
• 推荐内存：4GB 或以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括卡尔曼滤波算法的完整流程控制、多传感器数据的集成处理、状态估计的实时计算与优化，以及结果的可视化展示。该文件协调各个功能模块，完成从数据输入、滤波处理到结果输出的全过程，确保系统能够准确地进行目标状态跟踪和预测。