基于自适应卡尔曼滤波的MATLAB动态系统状态估计仿真

资 源 简 介

本项目实现了一种自适应卡尔曼滤波算法，通过在线分析新息序列动态调整过程与观测噪声参数，优化卡尔曼增益矩阵，显著提升非平稳系统的状态估计精度。采用MATLAB仿真验证算法有效性，适用于不稳定噪声环境。

详 情 说 明

基于自适应卡尔曼滤波的动态系统状态估计仿真系统

项目介绍

本项目实现了一种自适应卡尔曼滤波算法，专门针对非平稳噪声环境下的动态系统状态估计问题。通过实时分析新息序列或残差序列，系统能够在线估计过程噪声与观测噪声的统计特性，动态调整滤波参数，显著提升状态估计精度。该系统提供完整的仿真框架和可视化界面，可用于算法验证、性能分析和教学演示。

功能特性

• 自适应噪声估计：基于新息序列协方差匹配技术，实时估计时变噪声统计特性
• 参数动态调整：采用渐消因子在线校正技术，自动修正卡尔曼增益矩阵
• 多场景适用：适用于过程噪声和观测噪声统计特性未知或时变的非平稳环境
• 可视化分析：提供滤波效果对比、参数收敛过程、性能指标等多种可视化展示
• 性能评估：自动计算均方根误差等量化指标，支持算法性能对比分析

使用方法

输入数据准备

1. 系统观测数据：N×T数值矩阵，包含T个时刻的N维传感器测量值
2. 初始状态向量：M×1数值向量，系统状态的初始估计值
3. 状态转移矩阵：M×M数值矩阵，描述系统状态动态特性
4. 观测矩阵：N×M数值矩阵，建立状态与观测之间的关系
5. 噪声参数（可选）：结构体包含过程噪声Q和观测噪声R的初始值

运行流程

1. 配置系统参数和初始条件
2. 加载或生成观测数据序列
3. 运行自适应卡尔曼滤波算法
4. 查看状态估计结果和性能分析
5. 保存输出数据和可视化图表

输出结果

• 状态估计结果：M×T数值矩阵，每个时刻的状态估计值
• 估计误差协方差：M×M×T三维数组，估计不确定性度量
• 参数收敛曲线：图像文件+数据日志，展示自适应参数调整过程
• 性能指标：均方根误差、自适应参数追踪曲线等量化评估结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持矩阵运算和图形显示功能
• 推荐内存：4GB以上（取决于数据规模）
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括算法初始化、参数配置、滤波执行和结果分析。具体包含自适应卡尔曼滤波算法的完整实现流程，涵盖状态预测、测量更新、噪声统计特性在线估计、渐消因子计算与校正等关键步骤。同时提供数据预处理、结果可视化、性能指标计算等辅助功能，支持完整的仿真实验流程从数据输入到结果输出的全过程管理。