MATLAB非线性滤波算法对比分析系统：EKF、UKF、PF及混合算法性能评估

资 源 简 介

本项目开发了一个完整的MATLAB非线性状态估计对比平台，通过统一测试场景系统比较EKF、UKF、PF等五种主流滤波算法。提供标准化性能评估指标，助力非线性系统滤波算法的选择与优化。

详 情 说 明

非线性滤波算法对比分析系统

项目介绍

本项目开发了一个完整的非线性状态估计对比平台，通过构建统一测试场景，系统性地比较五种主流非线性滤波算法在处理非线性系统时的性能差异。系统实现了标准扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、标准粒子滤波(PF)以及两种混合粒子滤波算法(PFEKF和PFUKF)。通过在相同噪声条件下运行所有算法，从估计精度、计算效率、鲁棒性等多个维度进行定量对比分析。

功能特性

• 多算法集成：实现EKF、UKF、PF、PFEKF、PFUKF五种非线性滤波算法
• 统一测试框架：在相同系统模型和噪声条件下进行公平比较
• 全面性能评估：从估计精度、计算效率、稳定性多维度分析
• 可视化展示：提供状态轨迹对比、误差分析、收敛特性等图表
• 统计分析：支持蒙特卡洛仿真，生成详细的性能评估报告

使用方法

1. 配置系统参数：设置非线性状态转移函数和观测函数
2. 定义噪声特性：输入过程噪声和观测噪声的协方差矩阵
3. 设置初始条件：配置系统初始状态向量及其协方差
4. 调整仿真参数：设定仿真时长、时间步长、粒子数等参数
5. 运行对比分析：执行主程序生成算法性能对比结果
6. 查看分析报告：获取可视化图表和统计分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱
• 信号处理工具箱（推荐）
• 至少4GB内存（处理大规模粒子滤波时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括非线性系统模型的构建、五种滤波算法的完整实现、蒙特卡洛仿真实验的组织执行、多维度性能指标的计算评估，以及结果数据的可视化展示与统计分析报告生成。该文件通过统一的测试框架确保了各算法比较的公平性，并提供了完整的性能分析流程。