卡尔曼平滑滤波代码Matlab - 简单离散卡尔曼滤波

卡尔曼平滑滤波代码Matlab - 简单离散卡尔曼滤波

去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/

资源描述

本资源提供了一个简单的离散卡尔曼滤波器的Matlab代码实现。该代码是为我在卡尔曼滤波研究中的教程而制作的，并附上了与卡尔曼滤波算法相关的好文章。虽然我的大部分代码受到了atushi的启发，但我在代码中加入了详细的注释和解释，帮助初学者更好地理解卡尔曼滤波的原理和应用。

算法总结

1. 测量模型和卡尔曼滤波器方程：首先，理解什么是测量模型和卡尔曼滤波器方程是至关重要的。卡尔曼滤波器通过结合测量数据和系统模型来估计系统的状态。

2. 恒速模型：在本示例中，我们使用恒速模型来预测状态矩阵。恒速模型假设物体在短时间内以恒定速度移动。

3. 雷达跟踪场景示例：我们展示了一个当人类侵入感应区域时的雷达跟踪场景示例。通过将真值与测量误差相对较小的运动捕捉系统进行比较，我们可以看到卡尔曼滤波器如何平滑数据。

4. 距离过滤结果：通过卡尔曼滤波器处理后的数据比原始离散数据更加平滑。您可以在代码脚本数据中找到特定数字的Q和R。

5. 速度过滤结果：该过滤器的目的是在仅能观测到距离时估计速度。因此，我们将观测矩阵H设为[1 0]。通过比较原始数据和滤波后的数据，可以看出误差的方差减小了。

算法解释

状态矩阵模型（SSM）

首先，考虑一个汽车移动的场景，我们可以使用GPS检测汽车的位置。在这种情况下，只有汽车的位置是已知的。在整个示例中，我们展示了如何使用离散卡尔曼滤波器来估计速度。

使用说明

1. 下载代码：请下载本仓库中的Matlab代码文件。
2. 运行代码：在Matlab环境中打开并运行代码，观察卡尔曼滤波器的效果。
3. 修改参数：您可以根据需要修改代码中的Q和R参数，以适应不同的应用场景。

注意事项

• 本代码仅供参考学习，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。
• 代码中包含了详细的注释，建议仔细阅读以理解卡尔曼滤波的原理。

希望本资源对您的学习和研究有所帮助！

去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/