控制系統(tǒng)仿真課程設(shè)計(jì)--基于kalman濾波的信息融合算法設(shè)計(jì)-全文預(yù)覽
【正文】 ）繪出預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差陣跡(Trace)和估計(jì)誤差協(xié)方差陣跡的曲線圖；（4）對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析。)xlabel(39。)legend(39。)%繪制預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差陣跡和估計(jì)誤差協(xié)方差跡的曲線figure(3)plot(k,T_gj(k),39。)xlabel(39。,39。)hold onplot(k,X(2,k),39。)%繪制狀態(tài)預(yù)測(cè)值和狀態(tài)估計(jì)值分量二曲線figure(2)plot(k,X_gj(2,k),39。)xlabel(39。,39。)hold onplot(k,X(1,k),39。plot(k,X_gj(1,k),39。 X_gj(:,k)=X_yc(:,k)+K(:,:,k)*(Z(:,k)H*X_yc(:,k))。 T_yc(k)=trace(P_yc(:,:,k))。 else X_yc(:,k)=A*X_gj(:,k1)。 endend %Kalman濾波for k=1:50 if k==1 X_yc(:,k)=A*X_0。 if k==1 X(:,k)=A*x0+W(:,k)。R=[5 0。H=[1 0。x0=[1。A=[1 1。)（2）繪出狀態(tài)預(yù)測(cè)值和狀態(tài)估計(jì)值的曲線圖；（3）繪出預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差和估計(jì)誤差協(xié)方差的曲線圖；（4）對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析。)xlabel(39。,39。ob39。)%繪制預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差和估計(jì)誤差協(xié)方差曲線figure(2)hold onplot(P_gj,39。)xlabel(39。,39。legend(39。)。r39。+R)。 %狀態(tài)預(yù)測(cè)值 P_yc(k)=A*P_gj(k1)*A39。 %狀態(tài)值 Z(k)=H*X(k)+V(k)。 %產(chǎn)生高斯白噪聲W V(k)=sqrt(R)*randn(1)。H=1。A=1。b) 當(dāng)時(shí)b1) 利用和隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生一個(gè)高斯白噪聲；b2) 根據(jù)式(1)有；b3) 利用和隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生一個(gè)高斯白噪聲；b4) 根據(jù)式(2)有。控制系統(tǒng)仿真課程設(shè)計(jì)（2011級(jí)）題目控制系統(tǒng)仿真課程設(shè)計(jì)學(xué)院專(zhuān)業(yè)班級(jí)學(xué)號(hào)學(xué)生姓名指導(dǎo)教師完成日期2014年6月25日控制系統(tǒng)仿真課程設(shè)計(jì)一、題目基于Kalman濾波的信息融合算法設(shè)計(jì)1) 學(xué)習(xí)并掌握線性系統(tǒng)Kalman濾波的基本原理和基本公式；2) 學(xué)習(xí)并掌握一種常用的融合算法；3) 學(xué)習(xí)并利用Matlab軟件實(shí)現(xiàn)基本的Kalman濾波和信息融合算法的仿真。那么，Kalman濾波仿真程序執(zhí)行方案如下：i) 確定初始狀態(tài)、初始狀態(tài)估計(jì)和相應(yīng)的協(xié)方差矩陣；給定狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣、過(guò)程噪聲方差、測(cè)量矩陣和測(cè)量噪聲方差（這些量均可認(rèn)為是常量）ii) 產(chǎn)生仿真信號(hào)數(shù)據(jù)從開(kāi)始循環(huán)（L為給定的仿真時(shí)刻長(zhǎng)度）a) 當(dāng)時(shí)a1) 利用和隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生一個(gè)高斯白噪聲；a2) 根據(jù)式(1)有；a3) 利用和隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生一個(gè)高斯白噪聲；a4) 根據(jù)式(2)有。問(wèn)題：給定相應(yīng)參數(shù)（也鼓勵(lì)采用其他參數(shù)），進(jìn)行Kalman濾波估計(jì)算法程序的編寫(xiě)，并進(jìn)行繪圖和分析1) 標(biāo)量情形：，（1）請(qǐng)利用Matlab軟件進(jìn)行Kalman濾波估計(jì)仿真程序編寫(xiě)；%初始化clear。X0_est=1。%產(chǎn)生仿真信號(hào)和數(shù)據(jù)for k=1:100 W(k
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