MATLAB实现的多传感器数据融合仿真系统：卡尔曼滤波与最大似然估计应用

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，采用卡尔曼滤波和最大似然估计算法实现多源传感器数据融合。系统包含传感器数据模拟生成与预处理模块，可仿真陀螺仪、加速度计、GPS等多种传感器的数据采集与处理流程。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波与最大似然估计的多传感器数据融合仿真系统

项目介绍

本项目是一个使用MATLAB实现的多源传感器数据融合仿真系统。系统通过集成卡尔曼滤波与最大似然估计算法，对模拟的陀螺仪、加速度计和GPS等多种传感器数据进行融合处理，实现高精度的运动状态估计。该系统可用于算法验证、教学演示和传感器性能评估等场景。

功能特性

• 多传感器数据模拟生成：可配置参数生成陀螺仪（100Hz）、加速度计（100Hz）和GPS（1Hz）的模拟测量数据，包含符合实际特征的高斯白噪声和测量误差
• 数据预处理：提供噪声滤除、异常值检测和时间同步等功能，确保数据质量
• 智能数据融合核心算法：

- 卡尔曼滤波算法进行最优状态估计 - 最大似然估计方法实现传感器置信度评估和权重分配

• 全面可视化分析：实时显示原始数据、融合轨迹、误差分析等多样化图表

使用方法

1. 参数配置：在运行前根据需求修改系统参数配置，包括传感器噪声方差、过程噪声协方差和初始状态向量
2. 运行仿真：执行主程序启动仿真系统
3. 结果分析：查看生成的融合估计结果和性能分析数据
4. 可视化查看：通过图形界面分析多传感器数据对比、轨迹跟踪精度和误差分布

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 所需工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包括传感器数据模拟生成、数据预处理操作、融合算法执行以及结果可视化输出。该文件实现了从参数初始化到最终性能评估的全过程控制，协调各个功能模块有序运行，并生成相应的分析图表和数值结果。