MATLAB实现的UKF无迹卡尔曼滤波算法与教学系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了标准UKF算法框架，涵盖预测与更新核心步骤，提供2D/3D目标跟踪及状态估计案例，支持滤波过程动态可视化与误差分析，适用于算法学习与工程应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的UKF无迹卡尔曼滤波算法实现与案例教学系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的无迹卡尔曼滤波（UKF）算法实现与教学系统。UKF通过无迹变换（UT变换）来处理非线性系统的状态估计问题，避免了扩展卡尔曼滤波中线性化过程带来的误差。系统提供了完整的算法框架和多个典型案例，适用于目标跟踪、状态估计等非线性滤波场景的教学研究和工程应用。

功能特性

• 标准UKF算法实现：完整包含预测和更新两个核心步骤
• 多场景案例支持：提供2D/3D目标跟踪、系统状态估计等经典案例
• 实时可视化：可动态显示滤波过程、状态轨迹和误差分析
• 参数可配置：支持自定义系统模型、观测模型和UKF参数调整
• 性能分析：提供RMSE等滤波性能指标和收敛性分析报告
• 详细文档：包含完整的代码注释和算法原理说明

使用方法

基本配置

1. 设置系统状态初值（向量格式）
2. 定义过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R
3. 提供系统动力学模型和观测模型的函数句柄
4. 输入实际观测数据序列
5. 配置UKF参数（alpha、beta、kappa等）

运行流程

系统将自动执行UKF算法，完成状态估计并生成：

• 状态估计值序列和协方差矩阵序列
• 实时状态估计轨迹图
• 估计误差分析图表
• 算法性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需的工具箱：无特殊要求（纯MATLAB实现）
• 内存建议：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括UKF算法的完整实现流程、多案例数据处理模块和可视化输出系统。该文件负责协调整个滤波过程的执行，从参数初始化开始，依次完成sigma点采样、状态预测、测量更新等关键步骤，同时管理着实时绘图和性能分析功能的调用，确保用户能够直观地观察滤波效果和算法收敛情况。