基于无迹卡尔曼滤波的状态估计算法MATLAB实现与比较分析系统

资 源 简 介

本项目提供完整的无迹卡尔曼滤波算法实现，支持非线性系统状态估计。包含传统卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波两种算法，具备可视化对比分析功能，用户可自定义系统模型进行性能测试。

详 情 说 明

基于无迹卡尔曼滤波的状态估计算法实现与性能比较分析系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的非线性系统状态估计与性能分析系统，核心包含传统卡尔曼滤波（KF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）两种算法。系统通过无迹变换（Unscented Transform, UT）技术处理非线性系统的状态估计问题，提供了从模型配置、算法执行到结果可视化与性能对比的全流程功能。用户可通过调整系统模型参数与噪声设置，直观地分析和比较两种滤波算法在估计精度、收敛速度及鲁棒性等方面的差异。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现了适用于线性系统的传统卡尔曼滤波算法，以及基于无迹变换、适用于非线性系统的无迹卡尔曼滤波算法。
• 灵活的系统建模：支持用户自定义状态空间模型，包括状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差和观测噪声协方差。
• 参数化配置：允许用户设置系统初始状态、初始误差协方差、UT变换参数（α, β, κ）、仿真时长和采样频率等。
• 多源数据输入：支持加载或生成带噪声的多维观测数据序列。
• 全面的性能评估：提供均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等多种量化指标，对估计结果进行精确的误差分析。
• 丰富的可视化：生成状态估计轨迹对比图、误差分布图、协方差矩阵收敛过程图等，便于直观理解算法性能。
• 自动化报告生成：自动生成包含算法计算时间、稳定性分析、参数敏感性分析等内容的性能比较报告。

使用方法

1. 配置参数：在主运行脚本或配置文件中，设置或修改系统模型参数、初始条件、观测数据以及算法相关参数。
2. 执行仿真：运行主程序。程序将根据配置，分别执行传统卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法。
3. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出关键的性能指标（如RMSE），并自动弹出多个图形窗口展示可视化结果。
4. 分析报告：根据生成的图表和输出的数据，对两种算法的性能进行对比分析。性能报告的相关内容会集成在可视化结果和命令行输出中。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：主要依赖MATLAB基础功能。部分高级绘图或数据处理可能需 Statistics and Machine Learning Toolbox 等，但非强制核心依赖。

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度与执行功能。它整合了用户参数配置、系统模型初始化、观测数据生成或加载、两种卡尔曼滤波算法的调用执行、估计结果的误差计算与性能指标分析，以及最终结果的可视化图表绘制与关键信息的输出展示。