基于MATLAB/Simulink的卡尔曼滤波多传感器数据融合仿真系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB/Simulink搭建卡尔曼滤波仿真系统，涵盖状态空间建模、噪声分析与滤波器调优模块，支持多传感器数据输入，可有效提升动态系统的状态估计精度与稳定性。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波器的多传感器数据融合Simulink仿真系统

项目介绍

本项目是一个在MATLAB/Simulink环境中实现的卡尔曼滤波器仿真系统。系统通过状态空间建模和模块化设计，实现了多传感器数据融合的完整仿真流程。项目提供从参数配置、滤波计算到性能评估的全套解决方案，适用于线性动态系统的状态估计和预测研究。

功能特性

• 状态空间建模: 支持线性系统的状态转移矩阵和观测矩阵配置
• 噪声特性分析: 可定义过程噪声和观测噪声的统计特性
• 滤波器参数调优: 提供卡尔曼滤波器参数优化功能
• 多传感器数据处理: 能够融合多个传感器的测量数据序列
• 实时可视化分析: 动态显示状态估计过程和结果对比
• 性能评估指标: 计算估计误差、收敛性分析等量化指标
• 残差分析与检验: 提供残差统计分析和正态性检验功能
• 参数敏感性分析: 评估滤波器参数对估计性能的影响

使用方法

1. 参数配置: 设置系统初始状态、状态转移矩阵、观测矩阵、噪声协方差矩阵等参数
2. 数据输入: 导入或生成传感器测量数据序列，配置控制输入向量（如适用）
3. 仿真运行: 启动Simulink仿真，观察滤波器实时运行状态
4. 结果分析: 查看状态估计结果、误差分析、性能指标等输出数据
5. 参数优化: 根据分析结果调整滤波器参数，重新仿真验证性能改进

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• Simulink基础模块库
• Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）
• Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）

文件说明

主程序文件实现了系统参数初始化、仿真模型调用、数据处理与可视化等核心功能。具体包括设置仿真所需的各项矩阵参数、执行Simulink模型仿真、采集并处理输出数据、生成性能分析图表以及进行滤波器参数敏感性测试等重要任务。