多滤波器系统辨识MATLAB工具箱：KF/EKF/UKF/UPF

资 源 简 介

该工具箱提供四种标准滤波算法（KF/EKF/UKF/UPF）的完整MATLAB实现，支持非线性系统辨识。用户可通过调整模型参数快速定制滤波器，适用于状态估计和动态系统分析。代码模块化设计，便于扩展与二次开发。

详 情 说 明

多滤波器系统辨识模块化工具箱（KF/EKF/UKF/UPF）

项目介绍

本项目是一个完整的系统辨识工具箱，提供卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(UPF)四种经典滤波算法的标准化Matlab实现。工具箱采用模块化设计，支持用户通过修改系统模型参数、观测方程和噪声配置，快速实现线性/非线性系统的状态估计和参数辨识。

功能特性

• 多算法支持：集成KF、EKF、UKF、UPF四种经典滤波算法
• 模块化设计：支持动态系统模型切换和算法灵活配置
• 非线性处理：基于非线性系统线性化和蒙特卡洛采样技术
• 性能分析：提供RMSE、收敛速度、稳定性等多维度评估指标
• 实时可视化：状态轨迹估计、误差分布、多算法对比曲线
• 参数辨识：系统参数估计值及其置信区间分析

使用方法

基本配置

1. 设置系统模型参数：定义状态转移矩阵(F)、观测矩阵(H)、过程噪声协方差(Q)、观测噪声协方差(R)
2. 配置初始状态：指定初始状态向量(x0)和初始误差协方差(P0)
3. 输入观测数据：准备时间序列观测值（支持多维观测数据）

高级配置

• 自定义模型：提供系统动态模型函数句柄和观测模型函数句柄
• 算法参数调优：

- UPF：设置粒子数量 - UKF：配置UT变换参数 - EKF：指定线性化点

运行与分析

执行主程序后，工具箱将输出：

• 状态估计向量序列
• 估计误差协方差矩阵序列
• 滤波性能指标（RMSE等）
• 实时可视化结果
• 参数辨识分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（推荐）
• 统计和机器学习工具箱（推荐）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，包括系统参数初始化、四种滤波算法的统一调用接口、观测数据预处理、状态估计执行流程、结果可视化生成以及性能评估计算。该文件实现了从数据输入到结果输出的完整处理链路，支持用户通过简单配置快速进行系统辨识实验。