matlab实现自适应卡尔曼滤波算法

以下是一个简单的自适应卡尔曼滤波的matlab实现代码：

function [x_est, P_est, Q, R] = adaptive_kalman_filter(z, x0, P0, Q, R)
% 自适应卡尔曼滤波算法
% 输入：z-观测向量，x0-初始状态向量，P0-初始协方差矩阵，Q-噪声方差矩阵，R-观测噪声方差矩阵
% 输出：x_est-状态估计向量，P_est-协方差矩阵，Q-噪声方差矩阵，R-观测噪声方差矩阵

% 初始化状态向量和协方差矩阵
x_est = x0;
P_est = P0;

% 初始化观测矩阵
H = eye(length(x0));

% 预测
A = eye(length(x0));
x_pred = A * x_est;
P_pred = A * P_est * A' + Q;

% 更新
S = H * P_pred * H' + R;
K = P_pred * H' * inv(S);
x_est = x_pred + K * (z - H * x_pred);
P_est = (eye(length(x0)) - K * H) * P_pred;

% 自适应更新噪声方差矩阵
y = z - H * x_pred;
e = y / sqrt(H * P_pred * H' + R);
Q = e' * e * Q;
R = y' * y * (R / (H * P_pred * H' + R));

在初始化时需要指定初始状态向量和协方差矩阵，以及噪声方差矩阵和观测噪声方差矩阵。在每次运行时，先进行预测，然后更新状态向量和协方差矩阵，最后进行自适应更新噪声方差矩阵。