基于卡尔曼滤波的动态系统状态估计MATLAB仿真项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了线性动态系统的状态空间建模与标准卡尔曼滤波算法，提供高斯白噪声、有色噪声等多种仿真场景，并实时可视化真实值、观测值与估计值的对比效果，适用于状态估计与滤波算法的学习与研究。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的动态系统状态估计仿真与实验分析

项目介绍

本项目是一个基于卡尔曼滤波算法的动态系统状态估计仿真平台。通过构建线性动态系统的状态空间模型，实现对系统状态的精确估计与性能分析。项目支持多种噪声环境下的仿真测试，提供直观的可视化结果和详细的误差分析报告，并能自动生成完整的实验文档，适用于算法验证、教学演示和科研分析。

功能特性

1. 状态空间建模：灵活定义线性系统的状态转移与观测方程
2. 标准卡尔曼滤波：实现完整的状态预测与更新循环
3. 多噪声场景仿真：支持高斯白噪声、有色噪声等多种噪声环境
4. 实时可视化：动态显示真实状态、观测值和估计值的对比轨迹
5. 全面误差分析：提供均方误差、协方差分析等性能指标
6. 自动报告生成：一键生成包含理论、代码和结果的Word实验报告

使用方法

1. 配置系统参数（A、H、Q、R矩阵）
2. 设置初始状态估计和误差协方差
3. 选择仿真时长、采样频率和噪声类型
4. 运行主程序开始仿真分析
5. 查看生成的图表和性能指标
6. 导出Word格式的实验报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Microsoft Word（用于报告生成功能）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统建模、滤波算法实现、仿真场景配置、结果可视化与性能评估等核心功能。具体实现了动态系统的初始化与参数设置，卡尔曼滤波算法的完整迭代过程，多种噪声环境的模拟生成，估计结果与真实状态的实时对比展示，误差统计与协方差分析的计算，以及实验报告的自动化生成与导出。