MATLAB实现非线性系统状态估计：EKF与UKF性能对比分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现扩展卡尔曼滤波(EKF)与无味卡尔曼滤波(UKF)算法，通过仿真非线性系统状态估计过程，对比分析UKF的无味变换技术在处理高阶非线性特性时的性能优势与稳定性。

详 情 说 明

非线性系统状态估计中无味卡尔曼滤波（UKF）与扩展卡尔曼滤波（EKF）性能对比分析系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台，实现了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无味卡尔曼滤波（UKF）两种非线性状态估计算法。通过构建完整的仿真测试环境，系统能够量化分析UKF算法利用无味变换技术在高阶统计特性近似方面的优势。项目重点对比两种滤波器在不同非线性强度下的估计精度、收敛速度、稳定性和计算效率，为非线性滤波算法选择提供实证依据。

功能特性

• 完整的滤波器实现：包含EKF和UKF的标准算法实现，支持自定义系统模型
• 灵活的仿真环境：可配置系统非线性强度、噪声统计特性、仿真时长等参数
• 全面的性能评估：提供状态轨迹对比、误差分析、协方差演化、计算效率等多维度评估指标
• 可视化分析工具：生成直观的对比图表，便于结果分析和展示

使用方法

1. 配置系统参数：编辑配置文件，设置状态方程、观测方程、初始状态、噪声特性等
2. 运行仿真：执行主程序启动仿真实验
3. 查看结果：系统自动生成性能对比图表和统计数据
4. 参数调优：调整UKF参数（α、β、κ）或系统非线性强度，观察算法性能变化

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存，推荐8GB以上用于大规模仿真

文件说明

主程序文件整合了系统仿真的完整流程，包含以下核心功能：非线性系统动力学模型的构建与初始化，扩展卡尔曼滤波器的实现与状态估计，无味卡尔曼滤波器的实现与σ点采样处理，仿真数据的生成与管理，两种滤波器性能的并行计算与对比分析，估计结果的误差统计与指标计算，以及可视化图表的自动生成与输出。