基于MATLAB的Unscented Kalman Filter非线性状态估计与追踪系统

资 源 简 介

本项目实现了完整的Unscented Kalman Filter算法，专门用于非线性动态系统的实时状态估计与追踪。通过无迹变换处理非线性模型，提供高精度滤波效果，适用于目标跟踪、导航等应用场景。

详 情 说 明

基于Unscented Kalman Filter的非线性系统状态估计与追踪系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Unscented Kalman Filter（UKF）算法，专门用于对非线性动态系统进行实时状态估计与追踪。通过无迹变换（Unscented Transform）精确逼近非线性系统的统计特性，本系统能够有效处理非线性状态转移和观测模型，相比传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）提供更高精度的状态估计结果。

功能特性

• 非线性状态估计：采用无迹变换处理非线性系统，避免线性化误差
• 实时追踪能力：支持连续时间步长的状态估计更新
• 协方差管理：完整的协方差矩阵递推算法，准确量化估计不确定性
• 性能评估：内置滤波收敛性分析和RMSE计算功能
• 可视化输出：提供状态估计轨迹和滤波性能的图形化展示
• 实时监测：支持新息序列和残差分析等性能监测指标

使用方法

1. 初始化配置：设置系统初始状态向量、过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵
2. 定义模型函数：提供非线性状态转移函数和观测函数
3. 输入观测数据：导入实时传感器观测数据序列（如雷达距离/角度、GPS坐标等）
4. 执行滤波：运行主程序进行状态估计计算
5. 分析结果：查看滤波后的状态估计向量、协方差矩阵及性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持基本的矩阵运算和图形绘制功能
• 无需额外工具箱依赖

文件说明

主程序文件实现了UKF算法的核心功能，包括系统参数的初始化配置、无迹变换采样点的生成与传播、状态预测步骤的执行、观测更新过程的计算、协方差矩阵的递推管理，以及滤波性能的评估与可视化输出。该文件整合了整个滤波流程，能够完成从数据输入到结果分析的全套状态估计任务。