MATLAB中的MCMC多类滤波算法融合状态估计与参数辨识系统

资 源 简 介

该项目集成了粒子滤波(PF)、扩展/无迹卡尔曼滤波(EKF/UKF)、无迹/扩展粒子滤波(UPF/EPF)等多种非线性滤波算法，结合马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法，提供复杂系统的状态估计与参数辨识一体化解决方案，适用于非线性动态系统的分析与建模。

详 情 说 明

基于MCMC的多类滤波算法融合状态估计与参数辨识系统

项目介绍

本项目是一个集成多种先进非线性滤波算法与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的复杂系统状态估计与参数辨识平台。系统核心融合了粒子滤波（PF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、无迹粒子滤波（UPF）和扩展粒子滤波（EPF）等算法，能够有效处理非线性、非高斯动态系统的状态跟踪问题。通过引入MCMC方法，系统能够对模型关键参数进行贝叶斯后验分布采样，实现状态与参数的联合估计，显著提升估计精度、鲁棒性和收敛性能。

功能特性

• 多算法集成：提供PF、EKF、UKF、UPF、EPF五种主流非线性滤波算法实现
• 联合估计框架：将状态估计与模型参数辨识纳入统一贝叶斯推理框架
• MCMC参数采样：采用马尔可夫链蒙特卡洛方法对关键参数进行后验分布采样
• 性能评估：自动计算各滤波算法的均方误差、收敛速度等量化指标
• 可视化分析：生成状态估计轨迹、置信区间、参数后验分布及收敛诊断图
• 实时处理能力：支持对动态系统的在线状态跟踪与参数自适应

使用方法

数据输入配置

1. 系统观测序列：准备含时间戳的观测数据（向量或矩阵格式）
2. 初始状态设置：指定系统初始状态估计向量
3. 噪声特性定义：配置过程噪声与观测噪声的协方差矩阵
4. 模型函数指定：提供系统动力学模型和观测模型（函数句柄或状态方程）
5. MCMC参数设置：设定参数先验分布范围、采样迭代次数等MCMC参数

运行流程

1. 修改配置文件中的参数设置
2. 运行主程序启动滤波与参数辨识过程
3. 查看输出的状态估计结果和参数后验分布
4. 分析算法性能对比报告和可视化结果

结果输出

• 滤波后的状态序列及估计误差统计
• MCMC采样得到的参数后验分布链
• 各滤波算法性能对比指标（均方误差等）
• 状态估计轨迹可视化图像与置信区间
• 参数收敛诊断图和后验分布图

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：MATLAB R2020b及以上版本

硬件配置

• 内存：至少8GB RAM（处理大规模数据建议16GB以上）
• 处理器：Intel Core i5或同等性能及以上
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度与控制功能，包括：初始化各类滤波算法参数与MCMC采样设置，协调多算法并行执行状态估计任务，管理观测数据输入与结果输出流程，调用后处理模块生成性能评估指标与可视化图表，以及监控整个联合估计过程的收敛状态与计算效率。