MATLAB实现无迹卡尔曼滤波状态估计与卡尔曼滤波性能对比分析系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中完整实现无迹卡尔曼滤波(UKF)算法，采用Sigma点采样处理非线性系统状态估计。系统包含状态预测、观测更新模块，并与传统卡尔曼滤波在非线性场景下进行精度与稳定性对比分析，适合滤波算法研究与教学演示。

详 情 说 明

基于无迹卡尔曼滤波的状态估计与卡尔曼滤波性能对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的非线性系统状态估计与性能分析系统，核心目标是通过无迹卡尔曼滤波(UKF)算法与传统卡尔曼滤波(KF)算法在非线性场景下的对比，验证UKF在处理非线性问题时的优越性。系统采用无迹变换(UT)技术，通过Sigma点采样策略精确近似非线性系统的状态分布，提供从算法实现、仿真实验到结果分析的全流程解决方案。

功能特性

• 完整的滤波算法实现：包含标准卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波两种核心算法
• 非线性系统支持：通过自定义非线性函数定义状态转移和观测过程
• Sigma点采样策略：采用可配置参数(alpha, beta, kappa)的UT变换实现
• 状态估计与更新：完整的状态预测、观测更新和协方差传播机制
• 多维度性能评估：提供RMSE、MAE、收敛速度等多种性能指标
• 丰富的结果可视化：包含状态估计曲线、误差分析、协方差变化等多类图表
• 稳定性分析：系统评估算法在不同噪声条件下的鲁棒性

使用方法

参数配置

1. 设置系统模型参数：状态转移矩阵F、观测矩阵H、过程噪声Q、观测噪声R
2. 定义初始状态：初始状态向量x0和初始协方差矩阵P0
3. 准备观测数据：多时间步长的观测值向量序列
4. 指定非线性函数：定义状态转移函数f(x)和观测函数h(x)
5. 配置仿真参数：时间步长、仿真时长、UKF比例参数等

运行流程

1. 系统根据配置参数生成真实状态轨迹和带噪声的观测数据
2. 并行执行KF和UKF算法进行状态估计
3. 计算各时间步的估计误差和性能指标
4. 生成对比分析结果和可视化图表
5. 输出算法稳定性分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：无特殊工具箱要求（纯MATLAB代码实现）
• 内存建议：≥4GB RAM（取决于状态维度和仿真时长）
• 磁盘空间：≥100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括：系统参数初始化与验证，真实状态轨迹和观测数据的生成，卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波算法的完整执行流程，估计误差与性能指标的计算分析，多种可视化图表的生成绘制，以及最终的性能对比报告输出。该文件作为整个项目的入口点，协调各功能模块的协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整处理链路的正确执行。