卡尔曼滤波matlab程序

由于卡尔曼滤波程序需要根据具体情况进行设计，因此无法提供通用的 Matlab 程序。以下是一个简单的示例，可以用于参考：

% 假设有一个连续的状态方程： x(k) = A*x(k-1) + w(k)，其中 w(k) 是高斯噪声
% 观测方程为： y(k) = H*x(k) + v(k)，其中 v(k) 是高斯噪声

% 初始化
A = [1 0.1; 0 1]; % 状态转移矩阵
H = [1 0]; % 观测矩阵
Q = [0.01 0; 0 0.1]; % 状态噪声协方差矩阵
R = 0.1; % 观测噪声方差
P = [1 0; 0 1]; % 初始状态协方差矩阵
x = [0; 0]; % 初始状态

% 生成模拟数据
N = 100;
x_true = zeros(2, N);
y = zeros(1, N);
for k = 1:N
    x_true(:, k) = A * x_true(:, k-1) + mvnrnd([0; 0], Q)';
    y(k) = H * x_true(:, k) + normrnd(0, sqrt(R));
end

% 卡尔曼滤波
x_est = zeros(2, N);
for k = 1:N
    % 预测
    x_est(:, k) = A * x(:, k-1);
    P = A * P * A' + Q;
    
    % 更新
    K = P * H' / (H * P * H' + R);
    x_est(:, k) = x_est(:, k) + K * (y(k) - H * x_est(:, k));
    P = (eye(2) - K * H) * P;
end

% 绘图
figure;
plot(1:N, x_true(1,:), 'b', 1:N, x_est(1,:), 'r');
legend('真实状态', '估计状态');
xlabel('时间');
ylabel('状态值');

此程序生成一个简单的二维状态，然后使用卡尔曼滤波对其进行估计。可以根据需要进行修改和扩展。