基于kalman濾波的信息融合算法設計_控制系統(tǒng)仿真課程設計-資料下載頁
2025-08-20 13:42本頁面
【導讀】1)學習并掌握線性系統(tǒng)Kalman濾波的基本原理和基本公式；3)學習并利用Matlab軟件實現(xiàn)基本的Kalman濾波和信息融合算法的仿真。1)具備基本的概率與數(shù)理統(tǒng)計知識；2)熟悉并掌握基本的Matlab軟件編寫能力；4)了解Kalman濾波的功能、來源和基本原理；7)掌握一種典型的多傳感器信息融合算法：分布式局部估計值加權融合。其中，是離散的時間變量；是系統(tǒng)的狀態(tài)向量，是系統(tǒng)的狀態(tài)轉移矩陣；是狀態(tài)的觀測向量，是相應的觀測矩陣；和是零均值的高斯白噪聲過程，且滿足如下條件：。其中和為時刻的狀態(tài)估計以及相應的估計誤差協(xié)方差陣。i)確定初始狀態(tài)、初始狀態(tài)估計和相應的協(xié)方差矩陣；給定狀態(tài)轉移矩陣、過程噪聲方差、測量矩陣和測量噪聲方差。b3)利用和隨機函數(shù)產(chǎn)生一個高斯白噪聲；b1)根據(jù)式和式計算和；繪出預測誤差協(xié)方差和估計誤差協(xié)方差的曲線圖；預測值和估計值都能夠在一定程度上反應真實值，但是估計值比觀測值更接近真實值。
【正文】 =A*X_gj2(:,k1)。 Z_yc2(:,k)=C*X_yc2(:,k)。 P_yc2(:,:,k)=A*P_gj2(:,:,k1)*A39。+Q。 T_yc2(k)=trace(P_yc2(:,:,k))。 K2(:,:,k)=P_yc2(:,:,k)*C39。/(C*P_yc2(:,:,k)*C39。+R)。 X_gj2(:,k)=X_yc2(:,k)+K2(:,:,k)*(Z2(:,k)Z_yc2(:,k))。 P_gj2(:,:,k)=(eye(2)K2(:,:,k)*C)*P_yc2(:,:,k)。 T_gj2(k)=trace(P_gj2(:,:,k))。 endend% rong he for k=1:150 P_rh(:,:,k)=inv(P_gj2(:,:,k))+inv(P_gj1(:,:,k))。 P_rhgj(:,:,k)=inv(P_rh(:,:,k))。 T_rhgj(k)=trace(P_rhgj(:,:,k))。 X_rhgj(:,k)=P_rhgj(:,:,k)*inv(P_gj2(:,:,k))*X_gj2(:,k)+P_rhgj(:,:,k)*inv(P_gj1(:,:,k))*X_gj1(:,k)。end%create figurefiguret=1:150。plot(t,X2(1,t),39。r39。,t,Z2(1,t),39。g39。)hold onplot(t,X_gj2(1,t),39。ok39。,t,X_rhgj(1,t),39。39。)hold offlegend(39。 觀測器2狀態(tài)一39。,39。,預測分量一39。,39。 估計分量一),39。,39。 融合分量一39。)xlabel(39。仿真次數(shù)39。)ylabel(39。數(shù)值39。)figureplot(t,X2(2,t),39。r39。,t,Z2(2,t),39。g39。)hold onplot(t,X_gj2(2,t),39。ok39。,t,X_rhgj(2,t),39。39。)hold offlegend(39。 觀測器2狀態(tài)二39。,39。,預測分量二39。, 39。估計分量二,39。,39。 融合分量二39。)xlabel(39。仿真次數(shù)39。)ylabel(39。數(shù)值39。)figureplot(t,abs(X_rhgj(1,t)X2(1,t)),39。39。,t,abs(X_gj2(1,t)X2(1,t)),39。k39。)legend(39。融合與真實之差39。,39。估計與真實之差39。) xlabel(39。仿真次數(shù)39。)ylabel(39。數(shù)值39。)figurek=1:150。plot(T_gj1(1,k),39。g39。)。hold onplot(T_gj2(1,k),39。r39。)。hold onplot(T_rhgj(1,k),39。oy39。)。hold offlegend(39。估計一陣跡39。,39。估計二陣跡39。,39。估計融合陣跡39。)xlabel(39。仿真次數(shù)39。)ylabel(39。數(shù)值39。)（2）繪出融合狀態(tài)估計和每個局部估計狀態(tài)估計值的曲線圖（3）繪出融合估計誤差協(xié)方差矩陣跡和每個局部估計誤差協(xié)方差陣跡曲線圖；（4）對上述仿真結果進行分析。 融合之后的估計值與真實值的誤差比兩個分量都要小。這是因為通過多個設備對同一狀態(tài)的加權估計，得到的結果可以進一步減小與真實值的誤差。四實踐總結經(jīng)過這兩個星期的短學期，從中學到了不少以前沒有深入過的知識，對Matlab的操作更加熟悉，對kalman濾波有了一定的了解，讓我獲益匪淺，拓寬了我的知識面。 五致謝非常感謝葛老師、徐老師以及同學們在我上機過程為我解答疑問，對我的錯誤提出指正。 六 參考文獻
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鄂ICP備17016276號-1