写一个3自由度输出的自适应卡尔曼滤波器Matlab代码
时间: 2024-03-23 13:35:59 浏览: 13
好的,下面是一个简单的3自由度输出的自适应卡尔曼滤波器Matlab代码:
```matlab
% 初始化状态向量
x = [0; 0; 0; 0; 0; 0];
% 初始化误差协方差矩阵
P = diag([1e6, 1e6, 1e6, 1e6, 1e6, 1e6]);
% 初始化测量噪声协方差矩阵
R = diag([1, 1, 1]);
% 初始化过程噪声协方差矩阵
Q = diag([0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01]);
% 初始化自适应参数
alpha = 0.01;
% 初始化输出
y = zeros(3,1);
% 初始化测量
z = zeros(3,1);
for k = 2:1000
% 预测状态
x = A*x;
% 预测误差协方差矩阵
P = A*P*A' + Q;
% 计算自适应参数
beta = alpha*k/(k+1);
% 更新测量噪声协方差矩阵
R = beta*diag(var(y(:,1:k),0,2)) + (1-beta)*R;
% 测量
z = H*x + sqrt(R)*randn(3,1);
% 计算卡尔曼增益
K = P*H'/(H*P*H' + R);
% 更新状态向量和误差协方差矩阵
x = x + K*(z - H*x);
P = (eye(6) - K*H)*P*(eye(6) - K*H)' + K*R*K';
% 计算输出
y(:,k) = C*x + sqrt(R)*randn(3,1);
end
```
其中,`A`、`H`、`C`分别为状态转移矩阵、测量矩阵和输出矩阵。请根据实际情况修改这些矩阵。`var(y(:,1:k),0,2)`是计算输出序列前k个元素的方差。