多传感器多源数据融合算法仿真系统

资 源 简 介

本项目旨在通过MATLAB环境构建一个健壮的多传感器数据融合仿真平台，旨在通过整合多个异构传感器的数据来提高感知系统的准确性和鲁棒性。 系统核心功能包括模拟不同类型的物理传感器（如雷达、激光雷达、GPS和惯性测量单元IMU）在含有噪声的环境下的观测过程。 实现方法主要采用分布式与集中式融合框架，通过卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）以及粒子滤波等非线性估计技术，对目标的状态向量进行实时优化。 该程序能够处理传感器之间的异步采样问题和空间对准误差，通过加权平均法、协同估计或D-S证据理论对冲突信息

详 情 说 明

基于MATLAB的多传感器多源数据融合仿真系统

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB开发的高性能多传感器数据融合算法仿真平台。系统通过模拟现实世界中复杂的目标运动与传感器观测过程，整合了雷达、激光雷达（Lidar）以及全球定位系统（GPS）等异构传感器数据。利用扩展卡尔曼滤波（EKF）等先进估计理论，解决了单一传感器在复杂环境下精度不足、存在盲区以及采样频率不一致的问题。该系统不仅能实时优化目标的状态估计，还提供了完善的误差分析与可视化工具，适用于自动驾驶方案验证、无人机定位及机器人导航等研究领域。

功能特性

1. 多源异构数据模拟：系统能够模拟具有不同物理特性的传感器。包括基于极坐标系的雷达观测（距离与方向角）、基于笛卡尔坐标系的激光雷达观测以及低频采样的GPS位置信息。
2. 混合滤波算法架构：集成标准卡尔曼滤波（用于线性观测源如Lidar、GPS）与扩展卡尔曼滤波（用于非线性观测源如雷达），通过雅可比矩阵动态线性化处理复杂的三角函数关系。
3. 异步采样与多频率融合：支持不同频率传感器的协同工作，通过时间触发机制处理低频GPS与高频雷达/激光雷达之间的数据对齐问题。
4. 动态权重评价体系：基于卡尔曼增益（Kalman Gain）的模长实时计算各传感器对最终融合结果的贡献度，直观反映各观测源的可靠性演化。
5. 全维度性能分析：自动生成位置均方根误差（RMSE）报表，对比融合前后的精度提升，并实时监测系统协方差阵的收敛状态。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2020b 或更高版本。
• 可选工具箱：Control System Toolbox, Signal Processing Toolbox（用于进阶分析，基础运行仅需原生MATLAB支持）。

使用方法

1. 启动MATLAB程序并进入项目所在的根目录。
2. 直接运行主仿真脚本文件。
3. 系统将自动执行50秒的运动仿真，生成带有噪声的观测数据并启动融合引擎。
4. 仿真结束后，系统将弹出可视化窗口并向控制台输出RMSE性能报表。

核心实现逻辑说明

1. 状态空间模型构建 系统采用常量速度（Constant Velocity, CV）模型作为目标运动学模型。状态向量定义为四维向量，包含X轴位置、X轴速度、Y轴位置及Y轴速度。过程噪声通过离散化连续噪声能量分布得到，确保了状态演化的物理合理性。

2. 传感器观测模拟

• 雷达 (Radar)：每0.1秒采样一次。将目标在笛卡尔坐标系下的位置转换为距离和角度，并叠加高斯径向与角向噪声。
• 激光雷达 (Lidar)：与雷达同步采样，直接获取目标位置信息，具有较高的测量精度（低方差）。
• GPS：低频异步采样（2Hz），用于模拟由于卫星信号更新缓慢而产生的定位跳变与滞后。

3. 递归估计与融合流程 仿真程序采用“预测-并行更新”的逻辑：

• 预测阶段：利用上一时刻的状态估计和状态转移矩阵预测当前时刻的先验状态。
• 更新阶段：系统依次检查各类传感器的采样触发信号。若某一时刻存在多个传感器观测，则按顺序进行串行更新。对于雷达观测，程序会计算即时状态下的雅可比矩阵（H矩阵），将非线性空间映射至线性状态空间，随后计算卡尔曼增益并修正状态偏差。

4. 关键算法实现细节

• 雅可比矩阵计算：在雷达EKF更新中，特设了奇异性检查逻辑。当目标处于坐标原点附近（距离极小时），自动处理分母为零的情况，保证滤波器不会发散。
• 贡献度量化：通过存储并归一化每一时刻修正状态时所用的卡尔曼增益模长，计算出各传感器的动态融合权重，用于分析系统对特定观测源的依赖程度。
• 协方差收敛监测：记录P阵的迹（Trace），用于评估滤波系统在运行过程中不确定性的递减过程。

结果解读分析

• 轨迹跟踪对比：直观展示真值轨迹与单一传感器观测值的偏离程度，以及融合后轨迹对真值的贴合能力。
• RMSE表现：通过控制台输出的RMSE值，可以量化观察到多传感器融合后的误差明显低于任何单一传感器的平均误差。
• 权重演化图：展示了系统如何在不同时刻根据观测精度自动分配“信任度”。例如，在GPS更新时刻，GPS的贡献度会显著提升，而后逐渐由高频传感器主导。
• 不确定性分析：随着时间推移，协方差下降并趋于稳定，证明了滤波器的稳定性与收敛性。