10、卡尔曼滤波器与自适应控制技术解析

生活碎片

于 2025-09-16 10:08:23 发布

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分类专栏： MATLAB机器学习实战文章标签：卡尔曼滤波器无迹卡尔曼滤波器 UKF

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卡尔曼滤波器与自适应控制技术解析

1. 卡尔曼滤波器相关内容

卡尔曼滤波器在状态和参数估计中具有重要作用，下面将详细介绍其不同应用场景及实现方式。

1.1 无迹卡尔曼滤波器（UKF）状态估计

在UKF状态估计的模拟中，使用了 UKFSim.m 脚本。以下是关键代码部分：

dKF = KFInitialize( 'ukf','m',xE,'f',@RHSOscillator,'fData',d,...
    'r',y1Sigma^2,'q',q,'p',p,...
    'hFun',@AngleMeasurement,'hData',dMeas,'dT',dT);
dKF = UKFWeight( dKF );

%% Simulation
xPlot = zeros(5,nSim);
for k = 1:nSim
    % Measurements
    y = AngleMeasurement( x, dMeas ) + y1Sigma*randn;
    % Update the Kalman Filter
    dKF.y = y;
    dKF = UKFUpdate(dKF);
    % Plot storage
    xPlot(:,k) = [x;y;dKF.m-x];
    % Propagate (numerically integrate) the state equations
    x = RungeKutta( @RHSOscillator, 0, x, dT, d );
    % Propagate the K