MATLAB实现基于扩展卡尔曼滤波的多源异步数据融合算法

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）对多传感器异步异构数据进行时间同步与融合，通过非线性建模和噪声优化提升目标运动状态估计的精度与鲁棒性。适用于导航、跟踪等领域。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的多源信息同步数据融合算法

项目介绍

本项目实现了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的多源传感器信息同步数据融合算法。针对多个传感器采集的异步、异构数据，通过时间同步技术和非线性系统建模，实现了对目标运动状态（位置、速度、姿态等）的高精度实时估计与预测。系统具有较强的鲁棒性，能够有效处理数据丢失、时序错乱等异常情况，适用于无人系统导航、目标跟踪及智能感知等领域。

功能特性

• 多源异步数据同步：采用时间戳对齐算法，解决不同采样频率传感器的数据同步问题
• 非线性状态估计：基于扩展卡尔曼滤波技术，实现对非线性系统的状态精确估计
• 自适应融合权重：根据传感器数据质量和可靠性动态调整融合权重
• 鲁棒性处理机制：支持数据丢失补偿和异常数据检测，保证系统稳定性
• 可视化分析：提供融合权重分布、状态估计轨迹和误差分析等可视化输出

使用方法

1. 准备输入数据：

- 配置多传感器原始数据（GPS、IMU、雷达等） - 设置各传感器时间戳和采样频率参数 - 定义系统初始状态向量（位置、速度、姿态角） - 配置过程噪声和观测噪声协方差矩阵

1. 运行融合算法：

- 执行主程序启动数据融合过程 - 系统自动完成时间同步、状态预测和测量更新

1. 获取输出结果：

- 时间同步后的融合状态向量 - 状态估计协方差矩阵（不确定性评估） - 传感器融合权重分布可视化 - 状态估计误差分析报表

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计数据分析和可视化基础功能
• 建议内存：8GB 或以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括多源传感器数据的读取与预处理、时间同步算法的执行、扩展卡尔曼滤波的初始化与迭代计算、状态向量的预测与更新、融合权重的动态调整以及最终结果的输出与可视化。该文件整合了完整的数据融合链路，通过协调各功能模块实现从原始异步数据到精确状态估计的转化。