有乘性噪声一致性matlab代码吗
时间: 2024-02-06 20:03:12 浏览: 21
当状态噪声和观测噪声都是乘性噪声时,可以使用乘性噪声一致性滤波器提高滤波器的性能,下面是一个示例 MATLAB 代码:
```matlab
% 定义系统模型
A = [1 1; 0 1];
B = [0.5; 1];
C = [1 0];
Q = [0.1 0; 0 0.1];
R = 0.1;
% 初始化状态和协方差矩阵
x = [0; 0];
P = [0.1 0; 0 0.1];
% 定义乘性噪声一致性相关参数
alpha = 1.0;
beta = 2.0;
gamma = 1.0;
% 定义观测矩阵的逆矩阵
invC = inv(C);
% 定义卡尔曼滤波器函数
function x_est = kalman_filter(y, u)
% 使用 global 关键字声明全局变量
global x P A B C Q R alpha beta gamma invC
% 预测
x_pred = A * x + B * u;
P_pred = A * P * A' + Q;
% 计算一致性矩阵
S = C * P_pred * C' + R;
M = P_pred * C' * invC * inv(S);
% 更新状态和协方差矩阵
x = x_pred + alpha * M * (y - C * x_pred) + beta * M * u;
P = (gamma * eye(2) - alpha * M * C) * P_pred;
x_est = x;
end
% 测试代码
y = 1.1;
u = 0.5;
% 使用 global 关键字声明全局变量
global x P A B C Q R alpha beta gamma invC
% 调用卡尔曼滤波器函数
x_est = kalman_filter(y, u);
disp(x_est);
```
需要注意的是,在实际应用中,乘性噪声一致性相关的参数需要根据具体的系统和噪声特性进行调整。