MATLAB非线性系统状态估计工具箱：多种滤波算法实现与比较

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、粒子滤波(PF)及无迹粒子滤波(UPF)等多种算法，通过模块化设计支持灵活选择与性能对比，适用于非线性系统的状态估计研究与应用。

详 情 说 明

基于多种滤波算法的非线性系统状态估计工具箱

项目介绍

本项目实现了一个功能全面的非线性系统状态估计工具箱，集成了卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、粒子滤波(PF)和无迹粒子滤波(UPF)等多种经典与先进滤波算法。通过模块化架构设计，用户可以灵活选择不同的滤波方法对非线性系统进行状态估计与预测，支持自定义系统模型与噪声参数配置，并提供丰富的可视化分析工具用于评估和比较各算法的滤波性能。

功能特性

• 多算法集成：完整实现KF、EKF、UKF、PF、UPF五种核心滤波算法
• 非线性系统支持：全面支持非线性状态转移函数和观测函数的定义
• 模块化设计：各滤波算法独立封装，便于扩展和维护
• 参数灵活配置：支持过程噪声、观测噪声协方差、粒子数、无迹变换参数等关键参数自定义
• 性能评估体系：提供RMSE、收敛速度等量化指标的多维度性能分析
• 可视化分析：包含状态轨迹对比、误差分布、实时滤波过程动画等多种可视化图表
• 对比分析报告：自动生成不同滤波方法在精度与效率方面的定量对比报告

使用方法

基本使用流程

1. 定义系统模型：配置状态转移函数和观测函数（支持线性和非线性模型）
2. 设置初始状态：指定状态向量初值及对应的协方差矩阵
3. 准备观测数据：输入带噪声的时序观测序列（矩阵形式）
4. 配置算法参数：根据选择的滤波算法设置相关参数（噪声协方差、粒子数、缩放参数等）
5. 执行状态估计：运行滤波算法获得状态估计结果
6. 分析结果：查看估计结果、性能指标和可视化图表

参数配置示例

% 系统模型定义 sys_model.state_transition = @(x) x + sin(x); % 状态转移函数 sys_model.observation = @(x) x.^2; % 观测函数

% 初始状态设置 initial_state.x0 = [0; 0]; % 初始状态向量 initial_state.P0 = eye(2); % 初始协方差矩阵

% 噪声参数配置 params.process_noise = 0.1; % 过程噪声协方差 params.observation_noise = 0.5; % 观测噪声协方差 params.particle_count = 1000; % 粒子数（PF/UPF算法）

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（粒子滤波算法推荐8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心调度功能，包括系统参数初始化、滤波算法选择与执行、结果分析与可视化展示等完整流程。该文件整合了所有滤波算法的调用接口，能够根据用户配置自动选择相应的估计算法，完成从数据输入到结果输出的全过程处理，并生成包含状态估计值、协方差矩阵、性能指标和对比分析报告的综合输出。