MATLAB非线性滤波算法性能分析平台：KF/EKF/PF对比研究

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建了非线性滤波算法分析平台，实现了KF、EKF和PF三种算法，支持车辆定位、目标跟踪等场景的模型配置与性能对比，助力滤波算法研究与教学应用。

详 情 说 明

非线性滤波算法性能分析系统——KF、EKF与PF对比研究平台

项目介绍

本项目构建了一个完整的非线性滤波算法分析平台，系统实现了卡尔曼滤波器(KF)、扩展卡尔曼滤波器(EKF)和粒子滤波器(PF)三种核心算法。通过设定不同的非线性系统模型（如车辆定位、目标跟踪等场景），可实时比较各滤波器在状态估计精度、计算效率、鲁棒性等方面的性能差异。系统支持参数自定义配置、蒙特卡洛仿真测试，并自动生成误差分析曲线和性能对比报告。

功能特性

• 多算法集成：完整实现KF、EKF、PF三种经典滤波算法
• 非线性系统建模：支持匀速直线运动、圆周运动、蛇形轨迹等典型非线性场景
• 参数灵活配置：可自定义系统模型参数、初始状态、噪声协方差等关键参数
• 性能量化分析：自动计算RMSE、MAE等误差指标，对比算法精度和收敛速度
• 蒙特卡洛仿真：支持多次独立实验统计，评估算法鲁棒性和稳定性
• 实时可视化：动态展示状态估计轨迹与真实值的对比结果
• 全面性能报告：生成计算耗时、误差曲线、鲁棒性测试等综合对比图表

使用方法

1. 参数配置：设置系统模型参数（状态转移矩阵、观测矩阵等）、初始状态和噪声特性
2. 场景选择：选择或自定义非线性运动轨迹（如车辆定位、目标跟踪等场景）
3. 算法配置：设定各算法特定参数（粒子数、线性化点、迭代次数等）
4. 运行分析：执行滤波算法，系统自动进行状态估计和性能分析
5. 结果查看：查看实时估计轨迹、误差分析图表和性能对比报告
6. 批量测试：进行蒙特卡洛仿真，获取统计意义上的性能评估结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于粒子滤波实现）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度与控制功能，包括用户交互界面初始化、算法参数配置与管理、非线性系统模型生成与仿真、多滤波器并行执行与性能评估、结果数据可视化呈现以及蒙特卡洛测试流程控制等关键模块的协同运作。该文件作为整个系统的入口点，负责整合各个功能模块，确保滤波算法比较研究的完整流程得以顺利执行。