控制系統(tǒng)仿真課程設(shè)計--基于kalman濾波的信息融合算法設(shè)計(編輯修改稿)
2025-07-12 00:28 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 P_yc(:,:,k)=A*P0*A39。+Q。 T_yc(k)=trace(P_yc(:,:,k))。 else X_yc(:,k)=A*X_gj(:,k1)。 Z_yc(:,k)=H*X_yc(:,k)。 P_yc(:,:,k)=A*P_gj(:,:,k1)*A39。+Q。 T_yc(k)=trace(P_yc(:,:,k))。 end K(:,:,k)=P_yc(:,:,k)*H39。*inv(H*P_yc(:,:,k)*H39。+R)。 X_gj(:,k)=X_yc(:,k)+K(:,:,k)*(Z(:,k)H*X_yc(:,k))。 P_gj(:,:,k)=(eye(2)K(:,:,k)*H)*P_yc(:,:,k)。 T_gj(k)=trace(P_gj(:,:,k))。 end %繪制狀態(tài)預測值和狀態(tài)估計值分量一曲線 figure(1) k=1:50。 plot(k,X_gj(1,k),39。or39。) hold on plot(k,X_yc(1,k),39。k39。) hold on plot(k,X(1,k),39。*b39。) hold off legend(39。分量一估計 39。,39。分量一預測 39。,39。分量 — 狀態(tài) 39。) xlabel(39。仿真次數(shù) 39。) ylabel(39。數(shù)值 39。) %繪制狀態(tài)預測值和狀態(tài)估計值分量二曲線 figure(2) plot(k,X_gj(2,k),39。ok39。) hold on plot(k,X_yc(2,k),39。r39。) hold on plot(k,X(2,k),39。*b39。) hold off legend(39。分量二估計 39。,39。分量二預測 39。,39。分量二狀態(tài) 39。) xlabel(39。仿真次數(shù) 39。) ylabel(39。數(shù)值 39。) %繪制預測誤差協(xié)方差陣跡和估計誤差協(xié)方差跡的曲線 figure(3) plot(k,T_gj(k),39。ok39。,k,T_yc(k),39。r39。) legend(39。估計 39。,39。預測 39。) xlabel(39。仿真次數(shù) 39。) ylabel(39。數(shù)值 39。) （ 2）繪出狀態(tài)預測值和狀態(tài)估計值的曲線圖（每個狀態(tài)包括兩個分量）； 圖 0 5 10 15 20 25 1 0505101520253035仿真次數(shù)數(shù)值 分量一估計分量一預測分量 — 狀態(tài) 圖 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50321012345仿真次數(shù)數(shù)值 分量二估計分量二預測分量二狀態(tài) （ 3）繪出預測誤差協(xié)方差陣跡 (Trace)和估計誤差協(xié)方差陣跡的曲線圖； 圖 0 5 10 15 20 25020406080100120140160仿真次數(shù)數(shù)值 估計預測 （ 4）對仿真結(jié)果進行分析。 分量的估計值比分量的觀測值更接近真實值。整個時也是估計值更準確。 針對矢量情形，自行選取三組不同的參數(shù)進行 Kalman 濾波的仿真，并進行相應仿真結(jié)果的比較分析。 改變 Q 變大（ Q=10） 0 5 10 15 20 25 6 0 4 0 2 002040仿真次數(shù)數(shù)值 分量一估計分量一預測分量 — 狀態(tài) 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 2 0 1 5 1 0551015仿真次數(shù)數(shù)值 分量二估計分量二預測分量二狀態(tài) 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50050100150200250300350仿真次數(shù)數(shù)值 估計預測 改變 R 增大（ R=10） 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 504202468101214仿真次數(shù)數(shù)值 分量一估計分量一預測分量 — 狀態(tài) 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 1 . 51 0 . 500 . 511 . 52仿真次數(shù)數(shù)值 分量二估計分量二預測分量二狀態(tài) 0 5 10 15 20 25020406080100120140160仿真次數(shù)數(shù)值 估計預測 改變 H 變?。?H=） 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 1 05051015202530仿真次數(shù)數(shù)值 分量一估計分量一預測分量 — 狀態(tài) 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 502 1 . 51 0 . 500 . 511 . 522 . 5仿真次數(shù)數(shù)值 分量二估計分量二預測
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