MATLAB实现基于无迹卡尔曼滤波的非线性系统状态估计与仿真平台

资 源 简 介

本项目提供完整的无迹卡尔曼滤波算法实现，包含Sigma点采样、状态预测和量测更新模块。支持用户自定义系统参数和噪声特性，具备实时状态估计和可视化仿真功能，适用于非线性系统的状态估计研究。

详 情 说 明

基于无迹卡尔曼滤波的非线性系统状态估计与仿真验证

项目介绍

本项目实现了一套完整的无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）算法框架，专门用于非线性系统的状态估计与仿真验证。通过无迹变换（Unscented Transform）技术，该方案能够有效处理非线性系统中状态预测和量测更新的问题，避免了传统扩展卡尔曼滤波（EKF）需要计算复杂雅可比矩阵的局限性。

项目提供直观的可视化仿真界面，支持用户灵活配置系统参数、噪声特性，实现对非线性系统状态的实时估计，并生成详细的误差分析报告和可视化结果对比。

功能特性

• 完整的UKF算法实现：包含Sigma点采样、状态预测、量测更新等核心模块
• 灵活的参数配置：支持自定义系统模型参数、过程噪声和观测噪声特性
• 实时状态估计：能够对非线性系统状态进行在线估计
• 多维度结果分析：提供状态估计轨迹对比、误差变化曲线和量化误差指标（RMSE、MAE等）
• 用户友好界面：直观的可视化仿真界面，便于参数调整和结果观察

使用方法

1. 准备输入参数：

- 设置系统初始状态向量（n×1矩阵） - 配置过程噪声协方差矩阵（n×n矩阵） - 配置观测噪声协方差矩阵（m×m矩阵） - 定义系统非线性状态方程和观测方程函数 - 准备真实观测数据序列（m×k矩阵） - 设置仿真时间参数（采样周期、总时长）

1. 运行仿真：执行主程序启动UKF状态估计过程

1. 查看结果：

- 状态估计结果序列（n×k矩阵） - 估计误差协方差矩阵序列（n×n×k数组） - 状态估计误差分析报告 - 状态轨迹对比图（真实值vs估计值） - 估计误差随时间变化曲线图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持MATLAB图形界面功能
• 基本矩阵运算工具箱

文件说明

主程序文件整合了无迹卡尔曼滤波算法的完整流程，包含系统参数初始化、Sigma点生成与传播、状态预测与量测更新等核心计算模块。同时实现了仿真数据生成、状态估计过程执行、结果可视化展示以及估计性能评估分析等综合功能，为用户提供一站式的非线性系统状态估计仿真验证环境。