MATLAB实现动态系统卡尔曼滤波状态估计仿真项目

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现完整的卡尔曼滤波器，支持动态系统状态估计。功能包括滤波器初始化、预测与更新步骤、性能评估，用户可自定义系统模型参数，模拟生成状态与观测数据，并实时执行滤波计算。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波器的动态系统状态估计仿真项目

项目介绍

本项目实现了一个完整的卡尔曼滤波器仿真程序，用于对动态系统的状态进行实时估计。项目基于卡尔曼滤波理论，构建了包含状态预测与更新、协方差递推、误差分析等核心功能的仿真框架，能够有效模拟在过程噪声和观测噪声干扰下的系统状态估计过程。通过本项目，用户可直观理解卡尔曼滤波器的工作原理、收敛特性及其在动态系统中的应用价值。

功能特性

• 完整的卡尔曼滤波流程：实现滤波器初始化、状态预测、观测更新、协方差矩阵递推等标准步骤。
• 灵活的系统模型配置：允许用户自定义状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声与观测噪声协方差矩阵等关键参数。
• 模拟数据生成：根据用户设定的系统模型和初始条件，自动生成包含噪声的系统真实状态序列与观测数据序列。
• 实时状态估计：基于输入的观测数据，在线执行卡尔曼滤波算法，输出每个时刻的状态估计值及其不确定性（估计误差协方差矩阵）。
• 性能评估与可视化：

- 计算状态估计的均方根误差（RMSE）等性能指标。 - 提供真实状态、观测值、估计状态的动态对比曲线。 - 绘制估计误差随时间变化的收敛曲线，辅助分析滤波器性能。

使用方法

1. 设置仿真参数：在运行主程序前，需在代码指定区域（或通过配置文件）设定仿真所需的各项参数，包括：

- 系统模型参数（状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差、观测噪声协方差）。 - 初始条件（初始状态向量、初始估计误差协方差矩阵）。 - 仿真参数（仿真总时长、时间步长）。

1. 运行仿真：执行主程序文件。程序将根据设定参数自动完成以下流程：

- 模拟动态系统的真实状态演变和带噪声的观测数据。 - 运行卡尔曼滤波器，进行连续的状态估计。 - 计算估计性能指标。

1. 查看结果：仿真结束后，程序将自动生成并显示结果图表，包括状态轨迹对比图和估计误差分析图。用户可根据这些可视化结果评估滤波器的估计效果。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux。
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：本项目仅使用MATLAB基础功能，无需额外安装工具箱。

文件说明

主程序文件整合了仿真的核心流程。它首先负责定义被估计动态系统的数学模型以及卡尔曼滤波器自身的配置参数。接着，该文件会根据模型生成系统真实状态的演变序列和叠加了噪声的模拟观测数据。核心功能在于按时间步序贯地执行卡尔曼滤波的预测与更新循环，从而得到每一步的状态估计值。最后，该文件还包含了对估计结果的性能评估计算，并驱动绘图功能，将真实状态、观测数据、估计状态进行对比展示，同时输出估计误差的收敛曲线。