强跟踪ckf的代码matlab
时间: 2023-08-23 20:52:23 浏览: 46
以下是一个简单的强跟踪卡尔曼滤波(CKF)的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 定义系统模型
A = [1 1; 0 1]; % 状态转移矩阵
C = [1 0]; % 观测矩阵
Q = [0.1 0; 0 0.1]; % 系统噪声协方差
R = 1; % 观测噪声方差
% 初始化滤波器
x0 = [0; 0]; % 初始状态
P0 = eye(2); % 初始协方差
N = 100; % 数据点数量
x_true = zeros(2, N); % 真实状态
z = zeros(1, N); % 观测值
x_est = zeros(2, N); % 估计状态
P_est = zeros(2, 2, N); % 估计协方差
% 生成数据
for k = 1:N
x_true(:, k+1) = A * x_true(:, k) + sqrt(Q) * randn(2, 1); % 真实状态更新
z(k) = C * x_true(:, k+1) + sqrt(R) * randn; % 观测值生成
% CKF算法
if k == 1
x_est(:, k) = x0;
P_est(:, :, k) = P0;
else
% 预测
sigma_points = sigmaPoints(x_est(:, k), P_est(:, :, k), 'chol');
sigma_pred = A * sigma_points; % 状态预测
x_pred = sum(sigma_pred, 2) / (2 * length(sigma_pred));
P_pred = cov(sigma_pred') + Q; % 协方差预测
% 更新
z_pred = C * sigma_pred; % 观测预测
z_mean = sum(z_pred, 2) / (2 * length(z_pred));
Pz = cov(z_pred') + R; % 观测协方差
Pxz = (sigma_pred - x_pred) * (z_pred - z_mean)' / (2 * length(sigma_pred)); % 关联协方差
K = Pxz / Pz; % 卡尔曼增益
x_est(:, k) = x_pred + K * (z(k) - z_mean); % 状态更新
P_est(:, :, k) = P_pred - K * Pz * K'; % 协方差更新
end
end
% 绘图
figure;
plot(1:N, x_true(1, 1:N), 'b-', 1:N, x_est(1, 1:N), 'r--');
legend('真实状态', '估计状态');
xlabel('时间步');
ylabel('状态值');
title('状态估计');
```
这段代码演示了一个简单的一维状态跟踪问题,其中使用了 CKF 方法进行状态估计。在代码中,首先定义了系统模型的矩阵(状态转移矩阵 A,观测矩阵 C,系统噪声协方差 Q 和观测噪声方差 R)。然后,初始化滤波器,生成数据,并使用 CKF 算法进行状态估计。最后,绘制了真实状态和估计状态的对比图。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体问题进行修改和优化。