基于状态估计的改进卡尔曼滤波算法的MATLAB实现与性能比较系统

资 源 简 介

本项目提供了一种改进的卡尔曼滤波算法，通过自适应噪声调整、非线性扩展等优化策略提升状态估计精度。系统支持传统与改进算法的性能比较，适用于含噪声的动态系统建模。

详 情 说 明

基于状态估计的改进卡尔曼滤波算法性能比较系统

项目介绍

本项目设计并实现了一种改进的卡尔曼滤波算法，用于处理含有噪声的动态系统状态估计问题。系统通过引入自适应噪声调整、非线性扩展或滑动窗口优化等策略，对传统卡尔曼滤波进行性能提升。项目包含传统卡尔曼滤波与改进算法的并行实现，并支持对两种方法的估计精度、收敛速度和稳定性进行定量比较。用户可配置不同的系统模型、噪声参数和初始状态，通过可视化结果分析算法性能差异。

功能特性

• 多算法并行实现：同时运行传统卡尔曼滤波与多种改进算法（自适应调整、滑动窗口优化等）
• 灵活的参数配置：支持自定义系统模型参数、噪声特性、初始状态和算法特定参数
• 全面的性能评估：提供均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、收敛步数等多维度性能指标
• 丰富的可视化展示：生成状态估计轨迹对比图、误差分布图、协方差演化图等分析图表
• 模块化设计：核心算法、性能评估和可视化功能相互独立，便于扩展和维护

使用方法

1. 参数配置：在相应配置模块中设置系统模型参数（A,B,H,Q,R矩阵）、初始状态（x0,P0）和观测数据
2. 算法选择：选择需要比较的改进算法类型，并设置对应的优化参数（如自适应因子、窗口大小等）
3. 运行分析：执行主程序开始算法性能比较，系统将自动完成状态估计和误差分析
4. 结果查看：查看生成的性能指标对比表格和可视化图表，分析不同算法的优劣

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2020a或更高版本
• 必要工具包：MATLAB基础安装（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括参数初始化、算法调用、性能评估和结果展示的全流程管理。具体而言，它负责整合系统模型配置、协调传统与改进滤波算法的执行、计算各项性能评价指标，并生成最终的对比分析图表与数据报告。