基于MATLAB的无迹卡尔曼滤波(UKF)与扩展卡尔曼滤波(EKF)状态估计对比仿真系统

资 源 简 介

本项目实现一个非线性系统状态估计仿真平台，用于对比分析无迹卡尔曼滤波(UKF)与扩展卡尔曼滤波(EKF)的性能差异。系统同步运行EKF和UKF算法，实时追踪状态估计过程，评估协方差收敛性及估计精度，适用于非线性滤波算法的教学与研究验证。

详 情 说 明

基于无迹卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波的状态估计与协方差对比仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的非线性系统状态估计仿真平台，专门设计用于对比分析无迹卡尔曼滤波（UKF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的性能差异。系统能够同时运行EKF和UKF算法，对非线性系统的状态进行估计，并实时追踪两种滤波器的状态收敛过程。通过生成状态估计轨迹图、协方差收敛曲线、均方误差分析图等多种视觉化结果，以及蒙特卡洛仿真评估滤波器的稳定性和鲁棒性。

功能特性

• 双算法对比：同时实现EKF和UKF算法进行状态估计
• 可视化分析：提供多种图表展示估计结果和性能指标
• 性能评估：通过均方根误差、收敛速度等指标量化比较算法性能
• 蒙特卡洛仿真：支持大量随机实验，评估滤波器稳定性和鲁棒性
• 参数可配置：支持自定义系统模型、噪声参数和仿真设置

使用方法

1. 配置输入参数：设置非线性系统模型、噪声协方差矩阵、初始状态估计值、初始估计误差协方差矩阵、系统参数、仿真时间长度和步长设置，以及无迹变换参数。

1. 运行仿真：执行主程序开始状态估计仿真。

1. 查看结果：系统将生成以下输出：

- 状态估计对比图（真实状态、EKF估计、UKF估计） - 状态估计误差曲线图 - 协方差矩阵对角线元素变化图 - 均方根误差随时间变化图 - 算法运行时间对比 - 蒙特卡洛仿真统计结果 - 滤波器性能指标比较表

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括非线性系统建模、EKF和UKF算法的实现、状态估计过程、协方差分析、误差计算、可视化绘图以及蒙特卡洛仿真分析。它负责协调整个仿真流程，从参数初始化到最终结果展示，实现了完整的非线性系统状态估计对比分析平台。