MATLAB多场景卡尔曼滤波算法实现与性能分析

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了标准卡尔曼滤波、EKF、UKF及自适应滤波四种经典算法，通过模拟不同噪声环境下的传感器数据，对比分析各算法在动态系统状态估计中的性能差异，适合状态估计研究与教学演示。

详 情 说 明

多场景卡尔曼滤波算法实现与性能分析程序集

项目介绍

本项目基于课程教学中常用的四种经典卡尔曼滤波算法，实现了其在动态系统状态估计中的系统化应用与对比分析。通过模拟生成不同噪声环境下的传感器数据，程序能够对标准卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及自适应卡尔曼滤波的性能进行系统性评估。项目集成了从数据生成、滤波处理、误差计算到结果可视化的完整流程，为教学演示和算法验证提供了便利工具。

功能特性

• 多算法集成：包含线性卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波（处理非线性系统）、无迹卡尔曼滤波（基于无迹变换）等多种算法实现。
• 场景可配置：支持用户设定系统模型参数与噪声统计特性，模拟不同动态环境。
• 性能量化分析：自动计算均方误差、平均绝对误差等评价指标，对比算法估计精度。
• 可视化展示：绘制真实状态、观测数据与滤波估计结果的时序对比图，直观展示滤波效果与收敛过程。

使用方法

1. 配置系统模型：在程序中设定状态方程与观测方程的数学模型参数（如状态转移矩阵、观测矩阵）。
2. 输入观测数据：提供模拟生成或实际的含噪声传感器观测序列。
3. 设置初始条件：指定初始状态估计值、协方差矩阵以及过程噪声与观测噪声的统计特性。
4. 执行滤波分析：运行程序，执行四种滤波算法并自动进行性能分析。
5. 查看输出结果：获取状态估计序列、误差指标及可视化图表，用于分析和比较。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具包：MATLAB 基础环境（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件实现了项目的核心调度与处理逻辑，具体包括：系统参数与仿真数据的初始化配置，四种卡尔曼滤波算法的串联调用执行，各算法估计结果的误差计算与性能指标统计分析，以及最终结果对比图表的生成与展示功能。该文件作为程序入口，整合了全部功能模块以完成从数据输入到结果输出的完整工作流。