基于MATLAB的交互式多模型滤波仿真平台（UKF/EKF混合算法）

资 源 简 介

本项目开发了一个MATLAB交互式仿真平台，集成无迹卡尔曼滤波(UKF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。用户可通过GUI动态配置参数、选择滤波方法并设置噪声，支持多模型切换和实时结果可视化，适用于非线性系统状态估计研究。

详 情 说 明

交互式多模型UKF/EKF混合滤波仿真平台

项目介绍

本项目是一个基于Matlab开发的交互式多模型滤波仿真系统，集成了无迹卡尔曼滤波（UKF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）两种核心算法。系统采用交互式多模型（IMM）滤波框架，能够模拟目标在不同运动模式（如匀速运动、匀加速运动等）切换场景下的状态估计问题。通过友好的GUI界面，用户可实时调整参数并观察滤波效果，为滤波算法研究和教学提供直观的仿真平台。

功能特性

• 多算法集成：同时支持UKF和EKF两种滤波算法，用户可自由选择比较
• 交互式参数调整：通过GUI界面动态修改模型参数、噪声特性和算法设置
• 多模型切换仿真：支持多种运动模型间的概率切换，模拟真实目标运动行为
• 实时可视化：动态显示状态估计轨迹、误差分析、协方差演变和模型概率演化
• 性能评估：自动计算RMSE、MAE等统计指标，定量分析滤波性能
• 灵活配置：可设置过程噪声、观测噪声、模型转移概率等多种参数

使用方法

1. 启动Matlab并设置当前工作目录为项目根目录
2. 运行主程序文件启动GUI界面
3. 在界面左侧参数面板设置系统模型、观测数据和算法参数
4. 配置多模型参数（模型数量、转移概率矩阵等）
5. 点击"开始仿真"按钮运行滤波算法
6. 在右侧可视化面板观察实时滤波效果和性能指标
7. 仿真过程中可动态调整参数并立即观察变化效果
8. 使用"导出数据"功能保存仿真结果和分析图表

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB以上；支持OpenGL的显卡
• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux或macOS

文件说明

主程序文件整合了图形用户界面的构建与布局、各类回调函数的逻辑控制、滤波算法的核心调用流程以及实时可视化渲染功能。它负责协调参数输入验证、多模型滤波框架的执行调度、UKF与EKF算法的选择运行，同时管理着状态估计结果的可视化输出和性能指标的计算展示，实现了整个仿真平台的交互控制与数据显示一体化管理。