MATLAB非线性系统状态估计与滤波仿真——扩展卡尔曼滤波(EKF)算法实现

资 源 简 介

该项目实现标准扩展卡尔曼滤波(EKF)算法，支持用户自定义非线性系统与观测模型，适用于目标跟踪、导航等场景的仿真与性能分析，提供直观可视化结果。

详 情 说 明

非线性系统状态估计与滤波仿真——扩展卡尔曼滤波(EKF)算法实现

项目介绍

本项目基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法，构建了一个面向非线性动态系统的状态估计与滤波仿真平台。通过递归贝叶斯估计和系统线性化技术，该平台能够对含噪声的观测数据进行实时处理，提供高精度的状态估计结果。项目适用于机器人定位、目标跟踪等多种非线性系统应用场景，并支持用户自定义系统模型。

功能特性

• 标准EKF算法实现：完整实现扩展卡尔曼滤波的预测-更新两阶段算法框架
• 灵活模型配置：支持用户自定义非线性状态转移函数和观测函数
• 预设案例系统：提供多种典型非线性系统的仿真案例（如二维目标跟踪、机器人运动模型等）
• 实时滤波处理：能够对时间序列观测数据进行在线状态估计
• 全面可视化分析：提供状态估计轨迹对比、误差分析和性能指标评估
• 雅可比矩阵计算：自动或手动实现非线性系统的局部线性化

使用方法

1. 系统配置：设置初始状态向量、过程噪声和观测噪声协方差矩阵
2. 模型定义：指定非线性状态转移函数和观测函数（或选择预设模型）
3. 数据输入：导入或生成含噪声的时间序列观测数据
4. 执行滤波：运行EKF算法进行状态估计
5. 结果分析：查看状态估计结果、误差协方差和性能评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持脚本运行和图形显示的基本环境
• 无特殊工具箱依赖，纯m代码实现

文件说明

主程序文件集成了扩展卡尔曼滤波算法的完整流程实现，包括系统初始化、参数配置、滤波迭代执行以及结果输出与可视化。其主要能力涵盖：非线性系统模型的接受与处理，时间更新和测量更新步骤的循环执行，状态估计值与误差协方差的递推计算，以及最终估计性能的定量评估与图形化展示。该文件作为整个仿真平台的核心调度单元，协调各功能模块协同工作。