基于MATLAB的卡尔曼滤波动态系统状态预测算法实现

资 源 简 介

该项目实现了卡尔曼滤波（KF）与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，支持多场景动态系统的状态最优预测，包含噪声处理、状态估计、预测更新与误差分析功能，用户可自定义模型参数与实际数据，适用于线性及非线性系统仿真。

详 情 说 明

面向动态系统的最优状态预测卡尔曼滤波算法应用研究

项目介绍

本项目旨在实现并演示卡尔曼滤波（KF）及其扩展版本（EKF）在动态系统状态预测中的应用。通过提供一套完整的算法实现与测试框架，项目支持用户在自定义的线性或非线性系统模型下，进行包含噪声干扰的状态最优估计、预测更新以及详细的误差分析。核心目标是验证卡尔曼滤波算法在动态系统环境中对状态进行精确预测和滤波的有效性。

功能特性

• 多场景支持：同时实现标准卡尔曼滤波（用于线性系统）和扩展卡尔曼滤波（EKF，用于非线性系统）。
• 高度可配置：允许用户自定义系统模型参数（如状态转移矩阵、观测矩阵）和噪声特性（过程噪声与观测噪声）。
• 动态验证：支持用户输入实际或模拟的观测序列数据，进行动态仿真与算法验证。
• 全面分析：提供最优状态估计序列、预测误差协方差矩阵分析、结果可视化及多种精度指标（如RMSE、MAE）的统计报告。

使用方法

1. 参数配置：在脚本中设置或修改初始状态向量、系统模型矩阵（F, H）、噪声协方差矩阵（Q, R）等参数。
2. 数据输入：准备或生成观测序列数据。
3. 执行滤波：运行主程序。程序将根据配置的模型（线性或非线性）自动选择KF或EKF算法进行处理。
4. 结果分析：查看程序输出的状态估计值、协方差矩阵，并观察生成的预测结果对比图与误差统计报告，以评估滤波性能。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux。
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具包：MATLAB 基础安装即可运行，无需额外工具箱。

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能，主要包括：初始化系统参数与噪声设置，根据系统线性或非线性特性调用相应的卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波算法，执行状态预测与更新步骤的全过程迭代计算，最终完成对状态估计结果的可视化绘图并生成关键的误差统计指标用于性能评估。