无迹滤波程序含主程序

资 源 简 介

无迹滤波程序含主程序

详 情 说 明

无迹滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）是一种高效的非线性滤波算法，特别适用于目标跟踪中的状态估计问题。在纯距离量测的二维平面下，UKF能够有效处理非线性问题，通过确定性采样点（Sigma点）来近似非线性变换，从而实现对目标状态的准确估计。

在CV（Constant Velocity）模型的目标跟踪场景中，UKF通过利用距离量测信息来更新目标的状态。CV模型假设目标以恒定速度运动，状态向量通常包括位置和速度分量。UKF通过Sigma点传播和量测更新两个主要步骤，实现对目标状态的高精度估计。

仿真场景下，UKF的主程序通常包括初始化、预测和更新三个核心模块。初始化阶段设置初始状态和协方差矩阵，预测阶段通过CV模型传播状态和协方差，更新阶段则利用距离量测信息修正预测结果。整个流程通过迭代执行，实现对目标轨迹的持续跟踪。

UKF在纯距离量测下的优势在于其能够直接处理非线性量测方程，而无需像扩展卡尔曼滤波那样进行线性化近似。这使得UKF在目标跟踪应用中具有更高的精度和鲁棒性，尤其在量测噪声较大的情况下表现更为出色。