电磁场极化卡尔曼滤波分析系统

项目介绍

本项目基于卡尔曼滤波框架，实现对电磁场极化特性的实时滤波与分析。系统通过处理电磁波的电场分量数据，估计并预测极化状态（如椭圆率角、倾斜角等）的演化趋势，可广泛应用于雷达信号处理、无线通信系统优化等领域。核心功能包括极化数据预处理、卡尔曼滤波器参数配置、状态估计与去噪，以及动态可视化分析。

功能特性

• 极化数据预处理：支持对原始电场分量（Ex、Ey）进行异常值剔除、时间对齐等操作
• 自适应卡尔曼滤波：可根据噪声特性动态调整滤波参数，提升估计精度
• 多维度状态输出：输出椭圆率角、相位差等极化参数的时序估计结果
• 实时轨迹可视化：动态显示极化椭圆演化过程，支持琼斯向量与斯托克斯参数渲染
• 性能量化评估：提供均方根误差（RMSE）、收敛速度等滤波效能指标

使用方法

1. 数据输入配置

- 准备电磁场采样数据（N×2×T 数组，含Ex、Ey分量及时间戳） - 设置初始极化状态向量（4×1）及噪声协方差矩阵Q、R - 定义观测矩阵H（2×4），建立状态至观测的映射关系

1. 执行滤波分析

- 运行主程序，系统将自动完成数据加载、预处理及卡尔曼滤波迭代 - 实时显示极化状态估计结果与滤波误差变化曲线

1. 结果导出与可视化

- 生成极化参数时序数据文件（N×4矩阵） - 保存动态极化椭圆轨迹图及性能评估报告

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2020a 或更高版本
• 依赖工具箱：信号处理工具箱、优化工具箱（用于噪声参数调优）
• 内存建议：≥ 8 GB（处理大规模数据时推荐16 GB）

文件说明

主程序模块整合了数据加载与校验、卡尔曼滤波器初始化、迭代估计循环、结果可视化生成及性能指标计算等核心流程，通过协调各子模块实现极化状态的全链路分析。