MATLAB非线性系统状态估计仿真平台：EKF与UKF算法实现

资 源 简 介

本项目提供基于扩展卡尔曼滤波(EKF)与无迹卡尔曼滤波(UKF)的非线性系统状态估计仿真平台。支持用户自定义系统模型，可生成带噪声的模拟数据，并比较两种滤波算法的估计性能。适用于算法验证与教学演示。

详 情 说 明

非线性系统状态估计仿真平台（EKF与UKF）

项目介绍

本项目提供了一个完整的非线性系统状态估计仿真平台，实现了扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)两种经典的非线性滤波算法。该平台支持用户自定义非线性系统模型，能够生成模拟数据并添加噪声，通过EKF和UKF算法进行状态估计与跟踪。平台包含全面的性能评估模块，可对比分析两种算法在不同噪声条件下的估计精度、收敛速度和稳定性。

功能特性

• 完整的算法实现：提供标准的EKF和UKF算法实现，支持任意维度的状态估计
• 灵活的系统建模：用户可自定义非线性状态转移函数和观测函数
• 多场景仿真支持：支持单次仿真和蒙特卡洛仿真，可统计算法性能
• 全面的性能评估：提供RMSE、MAE等多种误差指标，可视化估计结果
• 实时动画演示：动态展示滤波过程，直观观察算法收敛特性
• 噪声适应性测试：可设置不同的过程噪声和观测噪声条件，测试算法鲁棒性

使用方法

基本配置步骤

1. 设置系统参数：定义状态维度、观测维度、噪声协方差矩阵等系统参数
2. 指定非线性函数：提供状态转移函数和观测函数的句柄
3. 配置初始条件：设置初始状态估计值和初始估计误差协方差矩阵
4. 设定仿真参数：确定仿真时长、采样间隔及蒙特卡洛仿真次数
5. 运行仿真：执行主程序开始状态估计仿真
6. 分析结果：查看估计轨迹、误差分析和性能对比图表

自定义模型示例

用户可通过修改系统模型函数来适配不同的非线性系统，如目标跟踪、导航定位等应用场景。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 基本MATLAB工具箱（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件实现了平台的核心功能，包括系统参数初始化、非线性模型定义、噪声生成、EKF与UKF算法执行、估计结果计算与可视化。该文件整合了完整的仿真流程，从数据生成到性能评估的全过程，支持用户通过修改配置参数快速进行不同场景的仿真实验，并提供了实时动画演示功能以直观展示滤波效果。