写一个简单的自适应算法的Matlab代码
时间: 2024-03-05 20:52:58 浏览: 14
好的,以下是一个简单的自适应卡尔曼滤波算法的Matlab代码,用于处理一维位置测量数据:
```matlab
% 系统模型
A = 1; % 状态转移矩阵
C = 1; % 观测矩阵
Q = 0.1; % 过程噪声协方差
R = 1; % 观测噪声协方差
% 初始化卡尔曼滤波器
x = 0; % 状态向量
P = 1; % 状态协方差矩阵
x_pre = 0; % 预测向量
P_pre = 1; % 预测协方差矩阵
% 读取测量数据
z = [1.2, 1.5, 1.3, 1.6]; % 测量向量
t = [1, 2, 3, 4]; % 时间戳
% 自适应卡尔曼滤波处理
for i = 1:length(z)
% 预测
x_pre = A * x;
P_pre = A * P * A' + Q;
% 计算卡尔曼增益
K = P_pre * C' / (C * P_pre * C' + R);
% 更新状态向量和协方差矩阵
x = x_pre + K * (z(i) - C * x_pre);
P = (eye(1) - K * C) * P_pre;
% 计算估计值
x_hat(i) = x;
% 更新噪声参数
if i > 1
if abs(z(i) - z(i-1)) > 0.1 % 如果测量噪声较大,增加过程噪声协方差
Q = Q + 0.01;
else % 如果测量噪声较小,减小过程噪声协方差
Q = Q - 0.01;
end
if P < 0.1 % 如果状态协方差较小,增加观测噪声协方差
R = R + 0.1;
end
end
end
% 绘制结果
plot(t, z, 'ro', t, x_hat, 'b-');
legend('测量值', '估计值');
xlabel('时间');
ylabel('位置');
```
在这个例子中,我们假设系统模型和初始卡尔曼滤波器参数已知,然后用自适应算法来修正噪声参数。具体来说,如果连续两次测量值之差大于0.1,则增加过程噪声协方差;如果状态协方差较小,则增加观测噪声协方差。这样可以使卡尔曼滤波器的参数根据实际情况进行自适应调整,从而提高估计的准确性。