自适应CKF Matlab代码

以下是一个简单的自适应卡尔曼滤波器的 MATLAB 代码示例：

% 初始化
x = [0; 0];  % 状态向量
P = eye(2);  % 协方差矩阵
Q = eye(2);  % 状态噪声协方差
R = 0.1;     % 测量噪声方差
K = zeros(2, 1);  % 卡尔曼增益

% 模拟数据
N = 1000;
z = sin(linspace(0, 10*pi, N))' + randn(N, 1)*sqrt(R);

% 自适应卡尔曼滤波循环
for i = 2:N
    % 预测步骤
    x = [x(1) + x(2); x(2)];  % 状态转移方程
    P = P + Q;  % 更新协方差矩阵

    % 更新步骤
    K = P(1,:) / (P(1,1) + R);  % 计算卡尔曼增益
    x = x + K*(z(i) - x(1));   % 更新状态向量
    P = P - K*P(1,:);          % 更新协方差矩阵

    % 绘图
    plot(i, x(1), 'r.');  % 滤波结果
    hold on;
    plot(i, z(i), 'b.');  % 原始数据
    drawnow;
end

该代码使用自适应卡尔曼滤波器来估计一个正弦信号的状态。在每次循环中，它通过状态转移方程来预测下一个状态，并使用测量值来更新状态向量和协方差矩阵。最后，它将滤波结果和原始数据绘制在图像上。

请注意，该代码中的参数是根据随机测试数据进行调整的，因此可能需要根据您的应用程序进行调整。