matlab代码实现UKF的滤波

资 源 简 介

matlab代码实现UKF的滤波

详 情 说 明

UKF（无迹卡尔曼滤波）是一种高效的非线性滤波算法，它通过无迹变换（Unscented Transform）来近似非线性系统的状态分布，避免了传统EKF（扩展卡尔曼滤波）需要计算雅可比矩阵的局限。

在MATLAB中实现UKF滤波通常包含以下几个关键步骤：

初始化：设定系统状态、过程噪声和测量噪声的协方差矩阵，并初始化状态估计值和误差协方差矩阵。

无迹变换采样（Sigma点生成）：根据当前状态估计和协方差矩阵，计算一组Sigma点，这些点能够捕获状态分布的均值和协方差。

预测步骤（时间更新）：利用系统模型对Sigma点进行传播，得到预测的状态均值和协方差矩阵。

修正步骤（测量更新）：结合实际测量值，更新状态估计和协方差矩阵，以提高滤波精度。

迭代运行：重复预测和修正步骤，使滤波结果不断优化，适应动态变化的环境。

UKF的优势在于它对非线性系统的处理更加精确，尤其适用于强非线性系统。同时，它的计算复杂度适中，适合在MATLAB环境下实现。该算法广泛应用于目标跟踪、导航和机器人定位等领域。