基于MATLAB的多传感器数据融合无人机高度监测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB集成气压计、GPS和超声波传感器数据，通过卡尔曼滤波算法实现无人机飞行高度的实时监测与优化，有效降低传感器噪声和误差，提升测量精度与系统稳定性。

详 情 说 明

基于多传感器数据融合的无人机飞行高度监测与卡尔曼滤波优化系统

项目介绍

本项目实现了一个多传感器高度数据融合系统，通过集成气压计、GPS和超声波传感器的测量数据，采用自适应卡尔曼滤波算法进行实时数据优化处理。系统有效消除各类传感器噪声、漂移和随机误差，为无人机飞行控制提供稳定可靠的高度估计值，支持高度控制、自主起降和地形跟踪等关键功能。系统包含完整的可视化模块，可实时监测高度数据变化和滤波效果。

功能特性

• 多源数据融合：整合气压计（10Hz，±0.5m）、GPS（1Hz，±3m）和超声波传感器（20Hz，0.5-10m）的高度测量数据
• 自适应卡尔曼滤波：采用动态调整参数的滤波算法，适应不同飞行状态和环境条件
• 实时数据可视化：动态显示原始传感器数据与滤波结果的对比曲线
• 数据质量评估：实时计算各传感器可信度指标和融合权重系数
• 性能指标分析：提供均方根误差、最大偏差等系统性能统计参数
• 高频率输出：以20Hz频率输出优化后的高度估计值

使用方法

1. 传感器数据输入：系统接收三种传感器数据及其对应时间戳

- 气压计高度数据（10Hz） - GPS高度数据（1Hz） - 超声波测距数据（20Hz）

1. 数据预处理：对输入数据进行时间同步和异常值过滤

1. 卡尔曼滤波处理：执行自适应滤波算法，生成最优高度估计

1. 结果输出与显示：

- 实时输出优化高度估计值（20Hz） - 显示滤波状态参数和协方差矩阵 - 生成数据质量评估报告 - 绘制高度变化趋势对比图 - 计算系统性能统计指标

系统要求

• MATLAB R2020a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 数据处理和可视化功能支持
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括传感器数据读取与解析、时间戳同步校正、多源数据融合处理、自适应卡尔曼滤波算法执行、实时高度估计计算、数据质量评估分析、结果可视化展示以及系统性能指标统计等功能模块的集成与协调运行。