抗差自适应卡尔曼滤波

抗差自适应卡尔曼滤波（Robust Adaptive Kalman Filtering）是一种基于卡尔曼滤波的状态估计方法，可以有效地处理系统模型误差、传感器故障和外部干扰等问题，提高了状态估计的准确性和鲁棒性。

与传统的卡尔曼滤波相比，抗差自适应卡尔曼滤波采用自适应方法调整卡尔曼增益矩阵，同时引入 Huber 鲁棒损失函数，通过对测量噪声的鲁棒估计来提高滤波器的鲁棒性能。

相关问题

自适应卡尔曼滤波代码

根据提供的引用内容，以下是一个自适应卡尔曼滤波的代码示例：

# 初始化参数
n_x = size(X,1)
R_x = 2.5e-5
P_x = diag(1e-10)
Q_x = \[1.0000e-10 0 0; 0 1.0000e-10 0; 0 0 1.0000e-10\]

# 初始化输出向量
SOC_Estimated = \[\]
Vt_Estimated = \[\]
Vt_Error = \[\]

# 根据当前向量的大小设置for循环的长度
ik = length(Current)

# 卡尔曼滤波算法
for i in range(ik):
    # 预测步骤
    X_predicted = F*X
    P_predicted = F*P*F' + Q
    
    # 校正步骤
    K = P_predicted*H'/(H*P_predicted*H' + R)
    X_corrected = X_predicted + K*(Z - H*X_predicted)
    P_corrected = (eye(n_x) - K*H)*P_predicted
    
    # 更新参数
    X = X_corrected
    P = P_corrected
    
    # 存储估计值
    SOC_Estimated.append(X\[1\])
    Vt_Estimated.append(X\[2\])
    Vt_Error.append(Z - H*X_predicted)

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能会根据具体的应用场景和需求而有所不同。在实际使用时，您可能需要根据您的数据和系统模型进行适当的调整和优化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）的锂离子电池SOC估计（附MATLAB代码）](https://blog.csdn.net/m0_60354177/article/details/127890424)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【笔记】自适应卡尔曼滤波 Adaptive Extended Kalman Filter](https://blog.csdn.net/zhoupian/article/details/125749340)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

自适应卡尔曼滤波matlab

自适应卡尔曼滤波（Adaptive Kalman Filter，AKF）是一种改进的卡尔曼滤波算法，能够自动调整系统噪声和测量噪声的权重系数，从而提高滤波的精度和鲁棒性。在MATLAB中实现AKF的步骤如下：

1. 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。

2. 读入测量数据，计算观测矩阵和测量噪声协方差矩阵。

3. 计算自适应卡尔曼增益，更新状态向量和协方差矩阵。

4. 输出滤波结果。

下面是一个简单的AKF实现示例：

% 定义系统模型和测量模型
A = [1 1; 0 1];
B = [0.5; 1];
H = [1 0];
Q = [0.01 0; 0 0.1];
R = 0.1;

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

% 读入测量数据
z = [1.2; 2.3; 3.4; 4.5];

% 初始化权重系数
alpha = 0.5;

% 实现自适应卡尔曼滤波
for k = 1:length(z)
    % 计算观测矩阵和测量噪声协方差矩阵
    H_k = H;
    R_k = R / (alpha + k - 1);
    
    % 计算自适应卡尔曼增益
    K = P * H_k' / (H_k * P * H_k' + R_k);
    
    % 更新状态向量和协方差矩阵
    x_hat = A * x_hat + B * 0;
    P = (eye(2) - K * H_k) * P * (eye(2) - K * H_k)' + K * R_k * K';
    
    % 输出滤波结果
    disp(['k = ' num2str(k) ', x_hat = ' num2str(x_hat')])
end

在上面的代码中，我们使用了一个简单的一维线性系统模型和一维测量模型，并初始化了状态向量和协方差矩阵。然后，我们读入了一些测量数据，并设置了一个权重系数alpha。在每次循环中，我们根据当前的观测矩阵和测量噪声协方差矩阵计算自适应卡尔曼增益，更新状态向量和协方差矩阵，并输出滤波结果。