MATLAB与Simulink实现的卡尔曼滤波器动态系统状态估计仿真项目

资 源 简 介

本项目利用Simulink搭建卡尔曼滤波仿真系统，支持自定义状态空间模型与噪声统计，可对含噪声动态系统进行高效状态估计与实时跟踪，适用于控制系统设计与算法验证。

详 情 说 明

基于Simulink的卡尔曼滤波器动态系统状态估计仿真程序

项目介绍

本项目通过Simulink构建了一个完整的卡尔曼滤波仿真系统，专门用于对带有噪声的动态系统状态进行高效估计与跟踪。系统采用状态空间模型描述动态系统，能够处理含有过程噪声和观测噪声的数据，通过卡尔曼滤波算法实现最优状态估计。本仿真程序适用于目标跟踪、导航定位、信号处理等领域的算法验证与性能分析。

功能特性

• 完整的卡尔曼滤波实现：包含预测和更新两个核心步骤，支持线性动态系统的状态估计
• 灵活的模型配置：支持自定义系统状态方程与观测方程参数
• 噪声特性可配置：可设置过程噪声与观测噪声的协方差矩阵
• 实时状态跟踪：能够实时处理含噪声的观测数据序列并输出最优估计结果
• 全面的输出分析：提供状态估计值、误差协方差矩阵、滤波增益矩阵及估计精度图表
• 可视化分析：生成状态估计轨迹、误差分析和滤波性能评估图表

使用方法

1. 参数配置：设置系统状态空间模型参数（状态转移矩阵、观测矩阵等）
2. 噪声设置：定义过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R
3. 初始条件：输入初始状态估计值及其协方差矩阵
4. 仿真运行：执行Simulink模型进行卡尔曼滤波仿真
5. 结果分析：查看输出的状态估计结果和性能分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Simulink基础模块库
• Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统初始化配置、仿真参数设置、卡尔曼滤波器模型调用、仿真执行控制以及结果数据处理与分析等核心功能。具体包括动态系统模型定义、噪声统计特性生成、滤波算法参数传递、仿真过程监控以及估计结果的可视化展示，为用户提供完整的仿真流程管理与分析支持。