自适应卡尔曼滤波Matlab代码计算

以下是一个简单的自适应卡尔曼滤波的 Matlab 代码示例：

% 初始化
x = [0; 0]; % 状态向量
P = eye(2); % 状态协方差矩阵
Q = eye(2); % 过程噪声协方差矩阵
R = 1; % 测量噪声协方差矩阵
y = 0; % 测量值
A = eye(2); % 状态转移矩阵
B = [1; 1]; % 系统输入矩阵
u = 1; % 系统输入

% 实时更新
for k = 1:10
    % 从传感器获取测量值
    y = get_measurement();
    
    % 预测
    x = A * x + B * u;
    P = A * P * A' + Q;
    
    % 更新
    K = P / (P + R);
    x = x + K * (y - x(1));
    P = (eye(2) - K) * P;
    
    % 输出状态估计值
    disp(x);
end

这个代码实现了一个简单的自适应卡尔曼滤波器，用于估计系统的状态变量。在每个时间步骤中，它从传感器获取测量值，然后使用卡尔曼滤波器进行预测和更新，以估计当前的系统状态。