MATLAB非线性系统滤波实现：扩展与无迹卡尔曼滤波器

资 源 简 介

该项目提供了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的完整MATLAB实现，适用于非线性系统的状态估计，能够有效处理带噪声的动态模型问题。包含多个示例，便于理解与应用。

详 情 说 明

Extended/Unscented Kalman Filter MATLAB Implementation with Demo Cases

项目介绍

本项目提供了一套完整的卡尔曼滤波算法MATLAB实现，核心包含扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）两种非线性状态估计算法。程序专为处理带有噪声的非线性动态系统而设计，通过多个精心设计的演示案例（如车辆运动跟踪、传感器数据融合等），直观展示算法在状态估计与信号滤波方面的实际效果，旨在帮助用户深入理解算法原理并快速应用于工程实践。

功能特性

• 算法全面：同时提供了经典的EKF与高性能的UKF实现。
• 适用性广：适用于各类非线性系统的状态估计问题。
• 案例丰富：内置多个演示案例，覆盖常见应用场景，便于学习和验证。
• 分析深入：输出不仅包含状态估计结果，还提供误差分析和协方差矩阵，用于评估估计性能。
• 结果可视化：自动生成直观的图形化对比，展示真实值、观测噪声值及滤波估计值。

使用方法

1. 定义系统模型：准备或修改系统模型，包括状态转移函数和观测函数。
2. 配置参数：设置初始状态向量、初始误差协方差矩阵、过程噪声与观测噪声的协方差矩阵。
3. 准备数据：输入带有噪声的实际观测数据序列（如传感器测量的位置、速度等）。
4. 运行滤波：执行主程序，算法将处理观测数据并进行状态估计。
5. 分析结果：程序将输出每一步的状态估计值与协方差，并生成滤波效果对比图以供分析。

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本。
• 需要安装MATLAB基础模块，无需额外工具箱。

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能，它负责协调整个滤波流程。其主要能力包括：调用不同的卡尔曼滤波算法（EKF或UKF）实现非线性状态估计；加载或生成演示案例所需的系统模型与噪声数据；执行完整的滤波迭代过程，完成从初始状态到最终估计的运算；对滤波结果进行误差计算与性能分析；并最终将真实轨迹、带噪声的观测数据以及滤波估计结果进行可视化对比展示，直观呈现算法效能。