基于MATLAB的扩展卡尔曼滤波非线性系统状态估计工具箱

资 源 简 介

本项目提供标准卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波对非线性动态系统的状态估计功能，包括数据处理、噪声建模和可视化分析，适用于目标跟踪与传感器融合场景，便于性能评估与仿真验证。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波的非线性系统状态估计与仿真项目

项目介绍

本项目实现了标准卡尔曼滤波（KF）及扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，专门用于对非线性动态系统进行状态估计。通过非线性系统线性化处理（雅可比矩阵计算）、状态预测与校正等核心技术，项目提供了完整的滤波估计、可视分析和性能评估功能。主要应用场景包括目标跟踪、导航定位、传感器融合等需要处理非线性系统状态估计的工程领域。

功能特性

• 双滤波算法支持：同时实现线性系统的标准卡尔曼滤波和非线性系统的扩展卡尔曼滤波
• 完整的滤波流程：包含状态预测、观测更新、协方差传播等核心环节
• 非线性处理能力：通过雅可比矩阵计算实现非线性系统的局部线性化近似
• 可视化分析：提供状态估计轨迹、误差分析、收敛性能等多种可视化图表
• 性能评估指标：计算均方根误差等统计指标，量化评估滤波效果
• 噪声建模支持：可配置过程噪声和观测噪声协方差矩阵

使用方法

1. 参数配置：设置系统初始状态、噪声协方差矩阵等参数
2. 模型定义：提供非线性系统的状态转移方程和观测方程
3. 数据输入：导入或生成传感器测量数据序列
4. 滤波执行：运行主程序进行状态估计计算
5. 结果分析：查看估计结果和可视化图表，评估滤波性能

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 支持基本矩阵运算和绘图功能的MATLAB环境
• 无需额外工具箱依赖

文件说明

主程序文件作为项目的核心入口，完整实现了非线性系统状态估计的全流程。其主要功能包括：系统参数与初始状态的设置、过程噪声与观测噪声的建模、非线性状态方程与观测方程的线性化处理、标准与扩展卡尔曼滤波算法的执行过程、状态预测与校正更新的迭代计算、估计结果的协方差分析，以及最终的状态估计序列输出和多种可视化图表的生成，用于直观展示滤波效果与性能评估。