matlab代码实现ukf算法

资 源 简 介

matlab代码实现ukf算法

详 情 说 明

UKF（Unscented Kalman Filter）是一种用于非线性系统状态估计的强大算法。它通过精心选择的采样点（Sigma点）来近似非线性变换，比传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）更精确且无需计算雅可比矩阵。

UKF的核心思想 UKF利用一组确定性采样点（Sigma点）来捕获状态分布的均值和协方差。这些点通过非线性系统传递后，重新计算均值和协方差，从而完成状态更新。相比EKF的线性化处理，UKF保留了非线性特性，适用于强非线性系统。

MATLAB实现步骤 初始化：设置初始状态、协方差矩阵及过程/观测噪声。 生成Sigma点：根据当前状态均值和协方差，按规则选取一组对称点。 预测步骤：将Sigma点通过非线性状态方程传递，计算预测状态和协方差。 更新步骤：将预测的Sigma点通过观测模型传递，与实际观测值对比，修正状态估计。

初学者友好示例 假设一个简单的非线性运动模型（如车辆轨迹跟踪），UKF能有效估计位置和速度。MATLAB代码通常包括： 函数封装Sigma点生成、预测和更新逻辑。 使用`chol`函数处理协方差矩阵分解以提高数值稳定性。 可视化结果（如`plot`）展示真实轨迹与估计轨迹的对比。

优势与注意事项 优势：无需导数计算，精度高，实现相对简单。 注意：需合理选择Sigma点缩放参数，避免协方差矩阵非正定。

通过调整噪声参数和模型，初学者可快速验证UKF在目标跟踪、导航等场景的效果。