基于卡尔曼滤波的无人机高度数据融合MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现卡尔曼滤波算法，融合无人机多源传感器数据（气压计、GPS、IMU），通过状态空间建模进行实时噪声消除与高度估计，提升飞行稳定性与测量精度。适用于无人机导航与传感器融合研究。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的无人机多源高度测量数据融合系统

项目介绍

本项目利用Matlab实现了基于卡尔曼滤波（包括扩展卡尔曼滤波EKF）的多传感器数据融合算法，旨在通过融合无人机的高精度传感器数据（如气压计、GPS和IMU），估计和预测无人机的飞行高度。系统通过建立状态空间模型，对多源传感器数据进行实时滤波、噪声消除和数据校正，从而获得更稳定、可靠的高度估计值。该程序能够实时评估各传感器的可信度，并动态调整卡尔曼滤波参数，有效提升高度测量的精度和系统鲁棒性。

功能特性

• 多源数据融合：综合处理气压计高度、GPS高度及IMU垂直加速度数据，实现高精度高度估计
• 自适应卡尔曼滤波：支持标准卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波(EKF)，可根据传感器特性动态调整参数
• 实时性能评估：实时计算估计协方差，量化估计不确定性，并评估各传感器数据可信度
• 可视化分析：提供传感器数据与融合结果的实时对比图、高度变化趋势及估计误差分析报表
• 噪声鲁棒性：有效消除传感器测量噪声，提高在复杂飞行环境下的测量稳定性

使用方法

1. 数据准备：准备格式化的传感器数据文件，包含气压计高度(h_baro)、GPS高度(h_gps)和IMU垂直加速度(accel_z)
2. 参数配置：设置系统采样时间(dt)、初始高度、速度等参数
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动进行数据读取、滤波处理和结果分析
4. 结果查看：程序自动生成高度估计结果、协方差矩阵、数据对比图和误差分析报表

系统要求

• 软件环境：Matlab R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB或以上用于处理大型数据集

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括传感器数据的读取与预处理、状态空间模型的建立、卡尔曼滤波算法的执行、多源数据融合处理、实时可信度评估与参数动态调整、结果可视化与误差分析报表生成等完整数据处理流程。该文件整合了所有关键算法模块，能够完成从原始数据输入到最终高度估计结果输出的全过程处理。