鲁棒卡尔曼滤波器代码matlab

鲁棒卡尔曼滤波器是一种在存在不确定性和噪声环境下的动态系统状态估计算法。在MATLAB中，你可以使用`robustKalmanFilter`函数来实现该滤波器。以下是一个基本步骤的概述：

1. **初始化**：首先，需要定义系统的动态模型矩阵`F`, 测量矩阵`H`, 状态方差`Q`（过程噪声），测量噪声`R`，以及初始状态估计和协方差矩阵。

F = ...; % 系统动力学模型矩阵
H = ...; % 测量矩阵
Q = ...; % 过程噪声协方差
R = ...; % 测量噪声协方差
x0 = ...; % 初始状态估计
P0 = ...; % 初始状态误差协方差矩阵

2. **创建滤波器对象**：使用`RobustKalmanFilter`函数创建一个滤波器实例。

kf = RobustKalmanFilter(F, H, Q, R);

3. **滤波**：然后可以使用`step`函数对数据进行滤波，通常需要一个观测序列`Z`和相应的时间戳`Ts`。

for i = 1:length(Z)
    zk = Z(i); % 当前观测值
    xhat = step(kf, zk, Ts(i), x0); % 更新状态估计
    x0 = xhat; % 存储新的状态估计作为下一次迭代的初始值
end

4. **结果获取**：最后得到的状态估计`xhat`和误差协方差矩阵`P`可以用于后续分析。