【老生谈算法】matlab实现卡尔曼滤波算法源码——卡尔曼滤波

基于Matlab的卡尔曼滤波算法仿真

1、卡尔曼滤波器原理

卡尔曼滤波是解决以均方误差最小为准则的最佳线性滤波问题，它根据前一个估计值和最近一个观察数据来估计信号的当前值。它是用状态方程和递推方法进行估计的，而它的解是以估计值（常常是状态变量的估计值）的形式给出其信号模型是从状态方程和量测方程得到的。

卡尔曼滤波中信号和噪声是用状态方程和测量方程来表示的。因此设计卡尔曼滤波器要求已知状态方程和测量方程。它不需要知道全部过去的数据，采用递推的方法计算，它既可以用于平稳和不平稳的随机过程，同时也可以应用解决非时变和时变系统，因而它比维纳过滤有更广泛的应用。

卡尔曼几个重要公式：

这组方程的递推计算过程如图1所示。

图1. 卡尔曼滤波器递推运算流程图

卡尔曼滤波过程实际上是获取维纳解的递推运算过程，这一过程从某个初始状态启动，经过迭代运算，最终到达稳定状态，即维纳滤波状态。递推计算按图1所示进行。假设已经有了初始值ŝ(0|0)和ξ（0），这样便可由式（2）计算P(1)，由式（3）计算G1，由式（4）计算ξ（1），由式（1）计算ŝ(1|1)。ξ（1）和ŝ(1|1)便成为下一轮迭代运算的已知数据。在递推运算过程中，随着迭代次数n的增加，ξ（n）将逐渐下降，知道最终趋近于某个稳定值ξ0。这时
ξ（n） = ξ（n - 1）= ξ0
为求得这个稳定值，将式（3）和式（2）代入式（4），得到

解此方程即可求出ξ0。

2、基于Matlab的卡尔曼滤波器的仿真

Matlab代码如下：

clear
N=200;w(1)=0;x(1)=5;
a=1;
c=1;%过程噪声
Q1=randn(1,N)*1;%测量噪声
Q2=randn(1,N);%状态矩阵
for k=2:N;x(k)=a*x(k-1)+Q1(k-1);end 
for k=1:N;Y(k)=c*x(k)+Q2(k);end
p(1)=10;s(1)=1;for t=2:N;
    Rww =cov(Q1(1:t));
    Rvv =cov(Q2(1:t));p1(t)=a.^2*p(t-1)+Rww;%kalman 增益
    b(t)=c*p1(t)/(c.^2*p1(t)+Rvv);s(t)=a*s(t-1)+b(t)*(Y(t)-a*c*s(t-1));p(t)=p1(t)-c*b(t)*p1(t);
end
FontSize=14;
LineWidth=3;figure();%画出温度计的测量值
plot(Y,'k+'); 
hold on;%画出最优估计值
plot(s,'b-','LineWidth',LineWidth) 
hold on;%画出真实值
plot(x,'g-','LineWidth',LineWidth);legend('观测值','后验估计','真实值');
xl=xlabel('');
yl=ylabel('');set(xl,'fontsize',FontSize);set(yl,'fontsize',FontSize);
hold off;set(gca,'FontSize',FontSize);figure();
valid_iter =[2:N];%画出最优估计值的方差
plot(valid_iter,p([valid_iter]),'LineWidth',LineWidth);legend('后验估计的误差估计');
xl=xlabel('');
yl=ylabel('');set(xl,'fontsize',FontSize);set(yl,'fontsize',FontSize);set(gca,'FontSize',FontSize);

Matlab仿真结果如下：

卡尔曼滤波的结果：

估计的误差的方差：

卡尔曼滤波的实质是由测量值重构系统的状态向量。它以“预测—实测—修正”的顺序递推，根据系统的测量值来消除随机干扰，再现系统的状态，或根据系统的测量值从被噪声污染的系统中恢复系统的本来面目。从仿真结果可以看出，卡尔曼滤波器能够有效地在一定的噪声干扰下比较准确地反映真实值。

3、课程实验总结

通过现代数字信号处理课程的相关学习，我了解到了各种各样的数字信号处理方法，例如维纳滤波、卡尔曼滤波和自适应滤波等，并且每一种滤波器又有不同的算法进行实现，但对于这些数字信号处理方法具体怎么实现以及各种方法适用于进行什么样数字信号处理场合没有进行具体的实践工作。因此，通过课程实验可以加深我对于课堂学到的相关数字信号处理方法原理的理解以及加强自己的动手能力。例如，我通过Matlab仿真软件对卡尔曼滤波器的仿真，使我对卡尔曼滤波器的原理有了新的认识。

4、源码下载：

卡尔曼滤波算法matlab源码如下，有需要的朋友可以点击进行下载
序号matlab卡尔曼滤波算法源码（点击下载）1基于卡尔曼滤波的matlab图像滤波目标跟踪程序源码（源程序+图片+效果视频片段）_卡尔曼滤波_图像滤波_目标跟踪_matlab1卡尔曼滤波_ekf_soc_matlab源码 2基于Sage-Husa自适应卡尔曼滤波器的海浪磁场噪声抑制算法以及海浪磁场噪声的产生3sage_husa_自适应卡尔曼滤波_matlab4非线性滤波框架_matlab_迭代滤波器,随机积分滤波器, 组合滤波器, 集合卡尔曼滤波, 高斯和滤波，粒子滤波5系统参数变化_用集合卡尔曼滤波器估计其变化_matlab6基于卡尔曼滤波的运动目标检测_matlab代码_kalman tracking7基于MATLAB的卡尔曼滤波目标跟踪的源代码8卡尔曼滤波仿真程序_用于匀速运动的目标跟踪_matlab9基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪_Karlman_matlab10matlab一个四维状态、二维观测的目标跟踪扩展卡尔曼滤波程序，附有详细的说明11交互多模卡尔曼滤波器_IMM_机动目标跟踪_matlab 12MATLAB目标跟踪_matlab_目标检测_交互多模(IMM)卡尔曼滤波器机动目标跟踪_IMM_卡尔曼滤波_机动目标跟踪13MATLAB目标跟踪_matlab_目标检测_经典卡尔曼算法matlab实现代码_卡尔曼滤波14MATLAB目标跟踪_matlab_目标检测_扩展卡尔曼滤波在跟踪运动轨迹中的应用(matlab)_扩展卡尔曼滤波_运动轨迹跟踪