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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 设置初始化信息 % N:设置卡尔曼滤波器追踪点数 % r:设置估计变量个数,这里r=2 即S、V % s:从基站接收CCP时间戳 (输入量) % v:时钟漂移率 (输出估计量) % dt:主基站发送CCP的间隔 (输入量) % wt: 系统噪声 % //没用 vt: 量测噪声,方差为3×10^(-20) 3*exp(-20) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear all; close all; N = 128; r = 2; t = 1:1:N; T = 1; load('matlab.mat') load('matlab1.mat') % 所有的观测值数据 % s = zeros(1,N); %生成1行N列的零填充的矩阵 % v = zeros(1,N); % s0 = 0; % v0 = 1; % for n = 1:N % v(n) = v0 + a(n)*n; % s(n) = 1000+v0*n+0.5*a(n)*n*n; % end % wt = randn(1,N); %1行N列随机数填充的矩阵 % wt = sqrt(4)*wt./std(wt); %这里wt什么意思? %sqrt返回平方根 %./点除 如果a、b是矩阵,a./b就是a、b中对应的每个元素相除,得到一个新的矩阵 %返回标准差 % s = s + wt; % v = v + wt; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 卡尔曼滤波部分,继承之前初始化变量 % A:转移矩阵 2*2维 (包含输入量dt) % H:量测矩阵 1*2维 % Qk:系统噪声矩阵 2*2维 % Rk:量测噪声矩阵 1*1维 % P0:均方误差矩阵初始值 2*2维 % Y:状态矩阵,由k_s,k_v,k_a组成 (两个输出估计量) 2*2维 % Y0:状态矩阵的初始值 2*2维 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Y0 = [0 1]'; Y = [Y0 zeros(r,N-1)]; %A = [1 dt;0 1]; H = [1 0]; Qk = [0 0;0 5*exp(-20)]; Rk = 3*exp(-20); P0 = [0 0;0 0]; P1 = P0; P2 = zeros(r,r); for k = 2:N A = [1 tx(1,k)-tx(1,k-1);0 1]; Y(:,k) = A*Y(:,k); P2 = A*P1*A'+Qk; Kk = P2*H'*inv(H*P2*H'+Rk); Y(:,k+1) = Y(:,k)+Kk*(s(:,k)-H*Y(:,k)); P1 = (eye(r,r)-Kk*H)*P2;
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 沈再阳.精通MATLAB信号处理[M].清华大学出版社,2015.
[2]高宝建,彭进业,王琳,潘建寿.信号与系统——使用MATLAB分析与实现[M].清华大学出版社,2020.
[3]王文光,魏少明,任欣.信号处理与系统分析的MATLAB实现[M].电子工业出版社,2018.