自适应卡尔曼滤波的matlab代码

自适应卡尔曼滤波（Adaptive Kalman Filter）是一种改进的卡尔曼滤波算法，通过根据系统模型、测量噪声和预测误差的变化来更新卡尔曼滤波的参数，实现更精确的预测和估计。下面是一个简单的自适应卡尔曼滤波的 Matlab 代码示例。

首先，定义系统模型和测量模型，并初始化状态向量和协方差矩阵：

A = [1 0.1; 0 1];   % 系统模型
H = [1 0];          % 测量模型
Q = [0.01 0; 0 0.1];% 系统噪声
R = 2;              % 测量噪声

% 初始化状态向量和协方差矩阵
x = [0; 0];         % 状态向量
P = eye(2);         % 协方差矩阵

接着，读入预测值和测量值，并进行自适应卡尔曼滤波更新：

% 读入预测值和测量值
y_pre = xlsread('prediction.xlsx');
y_obs = xlsread('observation.xlsx');

% 自适应卡尔曼滤波更新
for i=1:length(y_pre)
    % 预测状态和协方差
    x_pre = A*x;            % 状态预测
    P_pre = A*P*A'+Q;       % 协方差预测

    % 计算卡尔曼增益
    K = P_pre*H'/(H*P_pre*H'+R);

    % 更新状态和协方差
    x = x_pre + K*(y_obs(i)-H*x_pre);    % 状态更新
    P = (eye(2)-K*H)*P_pre;             % 协方差更新
end

最后，输出滤波结果并绘制滤波前后的曲线图：

disp('滤波结果：')
disp(x')

% 绘制滤波前后的曲线图
figure
subplot(2,1,1)
plot(y_pre,'b--')
hold on
plot(y_obs,'r')
legend('预测值','测量值')
title('滤波前')

subplot(2,1,2)
plot(y_pre,'b--')
hold on
plot(x(1:length(y_pre)),'g')
legend('预测值','滤波后')
title('滤波后')

以上就是一个简单的自适应卡尔曼滤波的 Matlab 代码示例。需要注意的是，实际应用中还需要根据具体情况对参数进行优化和调整，以达到更好的滤波效果。