UKF

资 源 简 介

UKF

详 情 说 明

UKF（无迹卡尔曼滤波）是解决非线性系统状态估计问题的经典算法。相比EKF（扩展卡尔曼滤波），它避免了复杂的雅可比矩阵计算，通过精心设计的sigma点来捕获非线性特性。

对于6维状态向量的实现，核心步骤包括： 初始化阶段需要定义状态向量和协方差矩阵的初始值 采用对称采样策略生成2n+1个sigma点（n为状态维度） 通过非线性系统模型传播sigma点完成状态预测 更新阶段结合观测值计算卡尔曼增益

维度拓展建议： 减少维度时需注意保持系统可观测性 增加维度时需重新调整过程噪声矩阵Q和观测噪声矩阵R 高维情况建议检查Cholesky分解的数值稳定性

Matlab实现技巧： 使用矩阵运算替代循环提升效率 对协方差矩阵进行正则化处理防止发散 通过调试器观察sigma点分布是否合理

该算法适用于机器人定位、目标跟踪等需要处理非线性测量的场景，维度变化时需要重新验证系统收敛性。