卡尔曼滤波MATLAB代码

资 源 简 介

卡尔曼滤波MATLAB代码

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种高效的递归算法，主要用于动态系统中存在噪声的实时状态估计。它在传感器融合、导航系统和控制系统等领域有着广泛应用。

在MATLAB中实现卡尔曼滤波通常涉及以下几个关键步骤：

系统建模 首先需要建立状态方程和观测方程，定义系统的状态变量、控制输入（如适用）以及测量变量。同时需要初始化状态协方差矩阵，反映对初始状态估计的不确定性。

预测步骤（时间更新） 利用状态方程预测下一时刻的状态值和协方差。这一步骤会考虑过程噪声的影响，通常用过程噪声协方差矩阵来量化系统模型的不确定性。

校正步骤（测量更新） 当获得新的观测数据时，计算卡尔曼增益，然后结合预测值和测量值对状态进行最优估计，并更新协方差矩阵。观测噪声协方差矩阵在此步骤中起到关键作用，用于衡量传感器测量的可靠性。

迭代处理 卡尔曼滤波是递归的，每次新的测量到来时重复预测和校正步骤，实现连续的在线状态估计。

MATLAB提供了`kalman`函数来简化实现，但对于学习而言，手动编写各步骤的矩阵运算能更深入理解算法原理。实际应用中需特别注意噪声协方差矩阵的调参，这对滤波效果至关重要。