MATLAB EKF状态估计与数据融合工具箱

资 源 简 介

该MATLAB工具箱提供扩展卡尔曼滤波(EKF)的通用实现，支持非线性系统的实时状态估计、多传感器数据融合和参数跟踪。通过预测-修正循环处理高斯噪声系统，适用于机器人导航、目标跟踪等工程应用。

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波(EKF)数据融合与状态估计工具包

项目介绍

本项目实现了一个基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的通用状态估计框架。该工具包专为非线性系统设计，支持实时状态跟踪、多传感器数据融合和系统参数估计。通过高效的预测-修正循环，能够对含有高斯噪声的动态系统进行最优估计，广泛应用于机器人定位、自主导航、目标跟踪及工业过程监控等领域。

功能特性

• 非线性系统处理: 采用雅可比矩阵线性化技术，有效处理非线性状态转移和观测模型
• 实时状态估计: 支持在线处理，适用于实时传感器数据流滤波
• 协方差传播: 完整实现状态协方差矩阵的预测与更新机制
• 误差分析: 提供估计误差统计指标和滤波收敛性分析
• 模块化设计: 灵活的接口设计，易于适配不同应用场景

使用方法

1. 初始化参数:

- 设置初始状态向量 x0 - 配置初始状态协方差矩阵 P0 - 定义过程噪声协方差矩阵 Q - 设定观测噪声协方差矩阵 R

1. 定义系统模型:

- 实现非线性状态转移函数 f - 实现观测非线性函数 h

1. 运行滤波:

- 输入实时观测数据序列 z - 执行EKF算法获得状态估计结果

1. 输出结果:

- 获取最优状态估计序列 x_est - 分析状态估计协方差矩阵序列 P_est - 查看卡尔曼增益矩阵序列 K - 评估估计误差统计指标和收敛性报告

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 支持基本的矩阵运算和函数定义
• 内存需求取决于状态向量维度和数据长度

文件说明

主程序文件实现了扩展卡尔曼滤波算法的完整流程，包括系统初始化、状态预测、观测更新、协方差矩阵计算以及结果输出等核心功能。该文件负责协调整个滤波过程，整合状态转移模型和观测模型，处理实时数据输入，并生成最终的状态估计序列和性能分析报告。同时，它还包含了雅可比矩阵的数值计算方法和滤波收敛性判断逻辑。