基于MATLAB的多维动态模型卡尔曼滤波仿真平台

资 源 简 介

该项目实现了线性卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波及无迹卡尔曼滤波等算法的完整仿真系统，支持一维/多维动态模型模拟与性能比较，适用于车辆跟踪、温度预测及金融数据分析等场景。

详 情 说 明

基于多维动态模型的卡尔曼滤波算法仿真与性能比较平台

项目介绍

本项目实现了一个完整的卡尔曼滤波仿真系统，集成了线性卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)等多种经典估计算法。系统通过状态空间建模技术，能够模拟一维及多维动态系统的状态估计过程，适用于车辆跟踪、环境监测、金融预测等多种应用场景。平台提供全面的算法性能比较功能，通过可视化界面和多维度量化指标，帮助用户深入分析不同卡尔曼滤波变种算法的特性与适用条件。

功能特性

• 多算法集成：支持标准卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)等主流算法
• 灵活的场景配置：可自定义系统动态模型参数，包括状态转移矩阵、观测矩阵、噪声统计特性等
• 数据生成与导入：内置观测数据模拟生成器，同时支持外部实测数据导入功能
• 可视化分析：提供状态估计轨迹对比、误差分析曲线、协方差演化过程等图形化展示
• 性能量化评估：自动计算均方根误差(RMSE)、收敛时间、计算复杂度等关键性能指标
• 综合报告生成：输出算法稳定性分析、噪声敏感性评估及场景适用性建议的详细报告

使用方法

1. 参数配置：在配置文件中设置系统模型参数（状态转移矩阵、观测矩阵等）、初始状态条件及仿真参数
2. 数据准备：选择使用内置数据生成器或导入外部观测数据序列
3. 算法选择：指定需要比较的卡尔曼滤波算法类型（可多选）
4. 执行仿真：运行主程序启动滤波算法仿真与性能比较流程
5. 结果分析：查看可视化结果图表和性能指标报告，进行算法性能分析

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、Linux或macOS
• 运行环境：MATLAB R2020b或更高版本
• 必要工具箱：MATLAB基础安装（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制核心，实现了仿真流程的统一调度与管理。其主要功能包括：初始化系统参数与仿真环境，调用数据生成模块制备观测数据集，根据用户配置选择并执行相应的卡尔曼滤波算法，协调各算法模块的运行与数据交互，计算性能评估指标并生成量化分析结果，驱动可视化模块绘制各类比较图表，以及最终生成综合性能分析报告。