MATLAB最优状态估计算法套件 - Kalman/H∞/非线性滤波器实现

资 源 简 介

该项目是《Optimal State Estimation》教材的配套MATLAB源码，完整实现了线性系统Kalman滤波、鲁棒H∞滤波及非线性状态估计算法。代码结构清晰，适用于理论研究和工程应用，帮助用户快速掌握最优估计技术。

详 情 说 明

Optimal State Estimation MATLAB 算法套件

项目介绍

本项目是经典教材《Optimal State Estimation》的配套MATLAB源码实现，提供了一套完整的最优状态估计算法解决方案。包含了从经典的卡尔曼滤波到先进的非线性滤波等多种估计算法，支持对动态系统进行高精度状态估计、噪声抑制和性能优化。

功能特性

• 全面算法覆盖：实现线性卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器、H∞鲁棒滤波器以及粒子滤波器
• 鲁棒性保障：H∞滤波技术提供对模型不确定性和外部干扰的强鲁棒性
• 非线性处理：支持非线性系统的状态估计，包含序列蒙特卡洛方法
• 性能评估：内置多种性能指标计算和可视化分析工具
• 参数优化：提供滤波器参数调优和敏感性分析功能

使用方法

基本配置步骤

1. 定义系统动力学模型（状态空间方程或非线性函数）
2. 设置观测模型矩阵或函数
3. 配置过程噪声和观测噪声的统计特性
4. 指定初始状态估计值和误差协方差
5. 输入时间序列观测数据
6. 选择滤波器类型并设置相应参数

运行流程

调用主程序文件，系统将自动完成状态估计过程，生成估计结果和性能分析报告。用户可通过修改配置文件调整算法参数和仿真设置。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（部分功能需要）
• 统计和机器学习工具箱（粒子滤波需要）
• 至少4GB内存（处理大规模数据时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能模块，实现了完整的状态估计流程控制。该文件包含系统模型初始化、多种滤波算法的调用执行、结果数据的收集与处理、性能指标计算以及可视化图表生成等主要功能。同时支持不同算法间的对比分析和参数敏感性测试，为用户提供一站式的状态估计解决方案。