卡尔曼滤波算法实现

资 源 简 介

卡尔曼滤波算法实现

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状态变量的最优估计。该算法通过结合系统模型和观测数据，能够有效处理包含噪声的测量值，在航迹跟踪和外推领域有着广泛应用。

在Matlab环境下实现卡尔曼滤波通常包含以下关键步骤：首先建立系统状态方程和观测方程，这两个方程构成了卡尔曼滤波的基础框架。状态方程描述了系统状态随时间的变化规律，而观测方程则定义了如何从系统状态获得观测量。

算法核心包含预测和更新两个交替进行的阶段。预测阶段根据系统模型推算当前时刻的状态估计值和协方差矩阵；更新阶段则利用实际测量值对预测结果进行校正，通过卡尔曼增益来平衡模型预测和实际观测的权重。

对于航迹跟踪应用，系统状态通常包含目标的位置、速度等信息，观测值则可能是雷达或传感器获取的位置测量值。外推功能则是利用当前状态估计预测未来时刻的目标位置。

卡尔曼滤波的优势在于其能够适应各种噪声环境，通过递归计算保持计算效率，特别适合处理实时性要求高的跟踪问题。在Matlab中实现时需要注意数值稳定性和参数调优问题，这直接影响滤波效果。