MATLAB无迹卡尔曼滤波（UKF）非线性系统状态估计与仿真项目

资 源 简 介

本项目完整实现无迹卡尔曼滤波（UKF）在Matlab中的算法编程，涵盖状态预测、观测更新及协方差调整等模块。附带详细注释解析与多种非线性系统（如车辆定位、姿态估计）测试案例，适用于非线性状态估计研究与教学。

详 情 说 明

基于UKF的无迹变换非线性系统状态估计与仿真实现

项目介绍

本项目完整实现了无迹卡尔曼滤波（UKF）算法在Matlab环境中的编程过程。UKF通过无迹变换（UT）处理非线性系统的状态估计问题，避免了传统的线性化近似带来的误差。项目包含状态预测、观测更新、协方差调整等核心模块，提供了车辆定位、姿态估计等典型非线性系统的测试案例，支持用户通过参数调整直观分析UKF算法的性能特性。

功能特性

• 完整的UKF算法实现：包含无迹变换、状态预测、观测更新、协方差传播等核心步骤
• 多场景测试案例：提供车辆CTRV模型、姿态估计系统等典型非线性系统模型
• 丰富的可视化功能：动态展示状态估计轨迹、误差分析曲线及协方差演变过程
• 性能分析工具：支持均方根误差（RMSE）计算和数值稳定性监测
• 详尽的代码注释：每个算法步骤都有详细解析，便于学习和理解

使用方法

1. 参数配置：设置系统初始状态向量、过程噪声与观测噪声协方差矩阵
2. 模型指定：定义非线性状态转移函数和观测函数（支持函数句柄）
3. 数据输入：导入含时间戳的实际观测数据序列
4. 执行估计：运行主程序进行状态估计计算
5. 结果分析：查看状态估计结果、误差分析和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB基本绘图功能
• 建议内存4GB以上以获得流畅的仿真体验

文件说明

该项目的主程序文件实现了UKF算法的完整执行流程，包含系统初始化、参数配置、滤波迭代计算和结果输出等核心功能。该文件能够协调各个算法模块的调用顺序，处理数据输入输出接口，并生成状态估计序列、协方差演变数据和性能分析报告。同时，它还集成了可视化模块，可自动绘制状态轨迹对比图、误差分析曲线和协方差矩阵变化趋势，为用户提供直观的算法性能评估界面。