MATLAB卡尔曼滤波全场景仿真系统

资 源 简 介

本MATLAB项目完整实现了Kalman Filter算法家族，包括线性KF、EKF、UKF及交互多模型滤波，支持目标跟踪、导航等领域的动态系统状态估计与仿真验证，提供可直接运行的模块化代码。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波原理的多场景MATLAB仿真系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB环境的卡尔曼滤波算法综合仿真平台，实现了从基础线性卡尔曼滤波到先进非线性滤波算法的完整体系。系统包含线性卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和交互多模型滤波(IMM)等多种滤波算法，专为目标跟踪、制导导航等工程应用场景的算法验证和性能分析而设计。

项目采用模块化架构，提供Simulink图形化仿真和S函数编程两种实现方式，配套完整的算法理论说明、MATLAB编程教学和实际工程案例，通过直观的可视化界面展示滤波效果和量化性能指标。

功能特性

• 多算法支持: 完整实现线性KF、非线性EKF、UKF及多模型IMM滤波算法
• 双模式仿真: 支持Simulink模块化设计和MATLAB S函数两种开发方式
• 场景自适应: 适用于目标跟踪、导航制导等多种应用场景的滤波器设计
• 可视化分析: 提供状态估计轨迹对比、不确定性椭圆、性能指标图表等分析工具
• 理论实践结合: 包含算法原理介绍、编程实现教学和实际工程应用案例

使用方法

基本配置步骤

1. 参数设置: 配置系统状态方程和观测方程参数（状态转移矩阵、观测矩阵等）
2. 噪声定义: 输入过程噪声和观测噪声的统计特性参数
3. 初始条件: 设置系统初始状态估计值及误差协方差矩阵
4. 数据输入: 提供传感器测量数据序列（位置、速度等观测值）

仿真执行

• 对于线性系统，直接运行标准卡尔曼滤波程序
• 对于非线性系统，选择EKF或UKF算法，并提供雅可比矩阵或Sigma点参数
• 通过Simulink模型或MATLAB脚本两种方式启动仿真

结果分析

• 查看最优状态估计序列及估计误差协方差
• 分析滤波收敛性和RMSE性能指标
• 对比不同算法在相同场景下的性能表现

系统要求

• 软件环境: MATLAB R2018b或更高版本，Simulink基础模块
• 推荐配置: MATLAB R2020b以上，包含优化工具箱和控制系统工具箱
• 硬件要求: 至少4GB内存，推荐8GB以上用于大型仿真场景

文件说明

主程序文件集成了系统核心功能，包括多种卡尔曼滤波算法的初始化设置、参数配置、迭代计算流程以及结果可视化模块。该文件实现了从数据输入、滤波处理到性能评估的完整仿真链路，支持用户通过简单配置切换不同滤波算法和应用场景，同时生成详细的滤波效果对比图表和量化分析报告。