鲁棒卡尔曼滤波器系列在Matlab中的实现与应用

资源摘要信息:"鲁棒卡尔曼滤波包：这个包实现了鲁棒卡尔曼滤波器系列-matlab开发" 该包是针对鲁棒卡尔曼滤波器系列进行的开发，适用于matlab环境。鲁棒卡尔曼滤波器是在传统卡尔曼滤波器的基础上进行改进，以适应处理模型不确定性和非线性影响较为复杂的系统。在控制系统理论中，卡尔曼滤波器是一种高效递归滤波器，能够从一系列的含有噪声的测量中估计动态系统的状态。 鲁棒卡尔曼滤波器的主要特点是其对模型不确定性的容忍度更高，它能够适应系统的模型参数存在一定的误差或扰动。通过引入固定参数tau（取值范围为0至1之间的实数），鲁棒卡尔曼滤波器能够调整其鲁棒性水平。参数tau定义了真实模型与名义模型之间容许的差异范围，而参数c（即宽容度）则用于调整滤波器对模型不精确性的容忍程度。 设计鲁棒卡尔曼滤波器时，一个关键的概念是名义模型。在鲁棒滤波器设计中，真实模型被假设为围绕名义模型的一个球体内的任何模型，其中球体的半径由参数c来确定。球体内的模型都是符合鲁棒滤波器设计要求的，即它们与名义模型之间的Tau散度要小于参数c所设定的宽容度。 Tau散度是一个衡量两个概率分布相似程度的度量，它在统计学和信息论中经常被用来衡量不同模型之间的差异。在这个上下文中，Tau散度用于量化模型不确定性的大小。 在实际应用中，鲁棒卡尔曼滤波器能够处理模型的不确定性和噪声，提供比传统卡尔曼滤波器更稳健的估计。该软件包提供了一系列鲁棒卡尔曼滤波器的实现，并附带演示示例，以帮助用户理解如何在实际问题中应用鲁棒滤波技术。 从参考文献可以看出，该领域的研究还在继续深入。参考文献中提到的M. Zorzi的文章可能涉及了在模型扰动或不确定性下的鲁棒卡尔曼滤波器的设计和应用，这可能是该包开发者或用户进行研究和开发时的重要理论支持。 最后，提到的标签“matlab”表明这个软件包是以MATLAB编程语言编写的，意味着该包需要在MATLAB环境下运行，用户需要熟悉MATLAB的使用才能充分发挥该软件包的功能。而文件名"rkalman.zip"则暗示了这是一个压缩后的软件包，用户需要解压缩后才能使用其中的内容。在使用之前，用户需要检查其MATLAB环境是否支持该包的版本要求，以及是否需要安装额外的工具箱来支持特定的函数或模块。 总结来说，鲁棒卡尔曼滤波包为用户提供了一种在模型不确定性较大情况下依然能够获得稳定滤波效果的工具。通过调整tau和c参数，用户可以控制滤波器对模型不确定性的容忍程度，从而适应各种实际应用场景。软件包中的演示示例为用户提供了如何将理论应用于实际问题的直接参考，有助于理解鲁棒卡尔曼滤波器在实际中的应用价值。