MATLAB卡尔曼滤波工具箱开源程序库 - 完整算法实现集合

资 源 简 介

该MATLAB项目集成了经典卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)等多种算法，支持线性与非线性系统的状态估计，含噪声协方差调整与实时数据处理功能，适用于科研与工程应用。

详 情 说 明

卡尔曼滤波开源程序库及实现工具箱

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的卡尔曼滤波算法综合实现工具箱，旨在为用户提供一套完整、高效且易于使用的状态估计算法集合。程序库涵盖了从经典卡尔曼滤波到多种非线性系统处理变体（如EKF、UKF）的核心算法，支持线性与非线性系统的状态估计任务。通过模块化设计和丰富的可视化工具，用户能够快速构建自定义滤波系统，并对滤波性能进行深入分析。

功能特性

• 多算法支持：集成经典卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)等多种算法。
• 系统建模灵活：支持线性与非线性系统的状态空间建模。
• 噪声适应性强：提供过程噪声与观测噪声协方差调整功能。
• 数据融合能力：支持多传感器数据的实时融合处理。
• 实时滤波：能够对实时输入的传感器测量序列进行在线状态估计。
• 分析工具齐全：包含均方根误差计算、收敛性分析等性能评估指标。
• 可视化支持：提供状态轨迹、误差分布、协方差变化等多种可视化图表。
• 诊断功能：实时监控滤波稳定性，提示数值计算异常。

使用方法

基本输入参数

• 系统方程：定义状态转移矩阵F、控制矩阵B、观测矩阵H
• 噪声参数：设置过程噪声协方差Q和观测噪声协方差R
• 初始条件：指定初始状态估计x0和初始估计误差协方差P0
• 观测数据：输入实时传感器测量序列（支持标量/向量）
• 控制输入：（可选）提供外部控制输入向量序列

输出结果

• 状态估计：滤波后的系统状态序列及对应的协方差矩阵
• 性能指标：均方根误差(RMSE)、收敛性分析数据
• 可视化结果：状态估计轨迹图、误差分布图、协方差变化曲线
• 诊断信息：滤波稳定性报告、数值计算警告信息

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装以下工具箱：

- MATLAB基础模块 - 信号处理工具箱（用于数据滤波） - 统计和机器学习工具箱（用于误差分析）

文件说明

主程序文件实现了本工具箱的核心调度与演示功能，主要包括：各类卡尔曼滤波算法的统一调用接口、标准演示案例的自动生成与运行、用户自定义系统的快速测试流程，以及结果可视化与性能分析的集成展示。该文件作为程序库的主要入口，协调各算法模块完成从参数配置、滤波执行到结果输出的全过程。