MATLAB UKF非线性系统状态估计与仿真平台

资 源 简 介

该项目实现完整的无迹卡尔曼滤波（UKF）算法，支持非线性动态系统的状态估计与跟踪。提供可配置的模型场景（如目标跟踪、导航定位等），可生成模拟观测数据并添加不同强度噪声，便于算法验证与分析。

详 情 说 明

基于UKF的非线性系统状态估计与仿真平台

项目介绍

本项目实现了一个完整的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法框架，专门用于非线性动态系统的状态估计与跟踪。通过提供可配置的系统模型、噪声干扰模拟和可视化分析工具，本平台能够帮助用户深入理解UKF算法原理，评估滤波性能，并为实际应用中的参数调优提供指导。

功能特性

• 完整UKF算法实现：基于无迹变换(UT变换)的非线性滤波框架
• 多场景系统模型：支持目标跟踪、导航定位等典型非线性系统配置
• 数据仿真生成：可生成带噪声的观测数据，支持多强度噪声干扰
• 实时可视化分析：滤波过程中间结果动态展示，估计效果直观对比
• 全面性能评估：提供均方根误差、收敛速度等量化指标分析

使用方法

1. 系统配置：在配置文件中定义状态转移函数、观测函数及噪声参数
2. 初始设置：指定初始状态向量和协方差矩阵
3. 数据输入：使用人工生成的仿真数据或导入外部观测序列
4. 参数调整：设置采样点数、时间步长等仿真参数
5. 运行分析：执行滤波估计，查看可视化结果和性能指标报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（处理大规模数据时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括非线性动态模型的建立、UKF滤波算法的完整实现、仿真数据的生成与处理、状态估计结果的可视化展示以及性能指标的综合评估。该文件通过模块化设计实现了参数配置、算法执行和结果分析的一体化流程，用户可通过修改配置参数快速适应不同的应用场景和需求。