抗差自适应kalman滤波matlab代码

抗差自适应Kalman滤波是一种通过引入抗差性来提高卡尔曼滤波器性能的方法。在MATLAB中，可以使用以下代码实现抗差自适应Kalman滤波：

function [x,P] = robust_kalman_filter(x,P,F,H,z,Q,R,alpha)

% 初始化参数
x_Pre = F * x;
P_Pre = F * P * F' + Q;

% 计算残差
y = z - H * x_Pre;

% 计算加权协方差矩阵
S = H * P_Pre * H' + R;
W = P_Pre * H' * inv(S);

% 更新状态估计
x = x_Pre + alpha * W * y;

% 更新协方差矩阵
P = P_Pre - alpha * W * S * W';

end

其中，输入参数包括：
- x：状态估计量
- P：协方差矩阵
- F：状态转移矩阵
- H：观测矩阵
- z：观测量
- Q：过程噪声协方差矩阵
- R：测量噪声协方差矩阵
- alpha：抗差因子

该函数的作用是根据当前的状态估计量和协方差矩阵，以及给定的观测量和噪声协方差矩阵，更新状态估计量和协方差矩阵，并引入抗差因子来提高滤波器的鲁棒性。

请注意，以上代码仅为示例代码，具体的实现可能需要根据具体的应用场景进行调整。

相关问题

自适应卡尔曼滤波 matlab代码

自适应卡尔曼滤波（Adaptive Kalman Filter）是一种能够根据实际情况自动调整卡尔曼滤波器参数的滤波方法。该方法可以提高滤波效果，使其更加稳定、准确和适应复杂环境。

在MATLAB中实现自适应卡尔曼滤波需要进行以下步骤：

1. 确定滤波器模型：在MATLAB中，可以使用“kalman”函数定义卡尔曼滤波器模型。

2. 设置滤波器初始状态：需要给定初始状态向量和状态协方差矩阵。

3. 读入传感器数据：在MATLAB中，可以使用“load”函数从文件中读入传感器数据，并给定传感器的噪声协方差矩阵。

4. 定义自适应规则：自适应卡尔曼滤波需要根据实际情况动态调整滤波器的参数，可以通过观察预测误差来判断是否需要进行参数调整，具体可以根据实际情况灵活设置自适应规则。

5. 滤波数据：根据自适应规则和卡尔曼滤波器的运算规则，使用MATLAB中的“kalmanf”函数对传感器数据进行滤波。

6. 输出滤波结果：可以使用MATLAB中的“plot”函数将滤波结果可视化输出。

总而言之，实现自适应卡尔曼滤波需要结合MATLAB的数学运算能力和程序设计灵活性，根据实际情况灵活调整参数和自适应规则，以达到更好的滤波效果。

用matlab代码（m文件）实现Sage-Husa自适应kalman滤波算法

Sage-Husa自适应Kalman滤波算法是一种改进的自适应滤波技术，用于估计系统的状态并处理系统不确定性。在MATLAB中实现这一算法通常需要以下几个步骤：

首先，你需要导入必要的库（如`filter`和`adaptation`），然后定义Kalman Filter的核心结构，包括状态空间模型（State Transition Matrix，A）、测量矩阵（Measurement Matrix，C）、过程噪声协方差矩阵（Process Noise Covariance，Q），以及初始状态均值和协方差矩阵。

% 导入所需库
addpath('toolbox/adaptation'); % 如果有自定义的adaption工具箱

% 初始化滤波参数
A = ...; % 状态转移矩阵
C = ...; % 测量矩阵
Q = ...; % 过程噪声协方差
R = ...; % 测量噪声协方差
P0 = ...; % 初始状态协方差
x0 = ...; % 初始状态估计

% 创建自适应卡尔曼滤波器
kalman = kalmanFilter(A, C, Q, R, P0);

% Sage-Husa自适应部分
lambda = ...; % 自适应因子
mu = ...; % 更新速率

接下来，你需要一个循环来迭代地更新滤波器。每次测量到来时，都会根据Sage-Husa规则调整滤波器的协方差矩阵：

for i = 1:length(y) % y是观测数据序列
    % 预测步骤
    [x_hat_kf, P_hat_kf] = predict(kalman, x_hat{i-1}, P_hat{i-1});
    
    % 更新步骤（Sage-Husa）
    K = kalman.K;
    S = kalman.Sigma;
    Pk = (eye(size(P_hat_kf)) - K*C') * P_hat_kf;
    Pk_adap = Pk + lambda * ((I - mu*K*C)' * S * (I - mu*K*C) + mu*Q);
    kalman.P = Pk_adap;

    % 测量更新
    [x_hat{k}, ~] = update(kalman, x_hat{i-1}, Pk_adap, y(i));
    
    % 保存当前状态和协方差
    x0 = x_hat{k};
    P0 = Pk_adap;
end

在这个过程中，`predict`和`update`函数分别负责预测和更新状态，而`SageHusabuilder`函数可能会根据你的需求来自定义。记得检查并根据实际应用调整所有变量的值。