matlab UKF

资 源 简 介

matlab UKF

详 情 说 明

无迹卡尔曼滤波（UKF）是处理非线性系统状态估计的强大工具，相比扩展卡尔曼滤波（EKF）无需计算雅可比矩阵。在MATLAB中实现UKF主要包含三个核心步骤：

首先是初始化阶段，需要设定过程噪声和观测噪声的协方差矩阵，这些参数直接影响滤波器的稳定性。同时要确定sigma点的分布参数，通常取α=1e-3，κ=0，β=2。

预测步骤采用无迹变换处理非线性模型：通过精心选择的sigma点集来捕捉状态分布，这些点经过非线性系统模型传播后，用加权统计方法重新计算均值和协方差。这种方式比EKF的线性近似更准确。

更新步骤将预测结果与实际观测值比较：通过计算卡尔曼增益来调整预测状态，这个增益矩阵决定了我们更信任预测值还是观测值。MATLAB的矩阵运算能力特别适合处理这些复杂的协方差计算。

对于初学者，建议从修改MATLAB自带的UKF示例开始，注意调整过程噪声参数Q和观测噪声参数R。实践中常见问题是参数设置不当导致发散，可通过蒙特卡洛仿真来调参。