联邦滤波matlab代码

联邦滤波（Federated Filtering）是一种分布式滤波算法，用于处理多个传感器或者多个节点之间的信息融合问题。在Matlab中，可以使用以下代码实现联邦滤波：

% 初始化参数
N = 5; % 节点数量
x_true = 0; % 真实状态值
x_est = zeros(N, 1); % 估计状态值
P_est = zeros(N, 1); % 估计状态协方差矩阵

% 模拟数据生成
for k = 1:100
    % 生成真实状态值
    x_true = x_true + randn;
    
    % 每个节点进行测量
    for i = 1:N
        % 生成测量值
        z = x_true + randn;
        
        % 更新节点的估计状态值和协方差矩阵
        K = P_est(i) / (P_est(i) + 1); % 卡尔曼增益
        x_est(i) = x_est(i) + K * (z - x_est(i)); % 更新估计状态值
        P_est(i) = (1 - K) * P_est(i); % 更新估计状态协方差矩阵
    end
    
    % 联邦滤波：节点之间进行信息融合
    x_fed = sum(x_est) / N; % 联邦滤波后的状态值
    
    % 显示结果
    disp(['真实状态值：', num2str(x_true)]);
    disp(['联邦滤波估计值：', num2str(x_fed)]);
end

上述代码是一个简单的联邦滤波的示例，其中包括了节点的测量、状态估计和信息融合过程。在每个时刻，每个节点都会进行测量并更新自己的状态估计值和协方差矩阵，然后节点之间通过求平均的方式进行信息融合，得到联邦滤波后的状态值。