MATLAB非线性系统UKF与EKF状态估计算法仿真平台

资 源 简 介

该项目实现扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)算法，通过车辆定位等非线性模型进行状态估计对比，实时输出状态值与协方差矩阵，验证滤波性能差异。

详 情 说 明

基于非线性系统模型的UKF与EKF状态估计仿真对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的非线性系统状态估计仿真分析平台，核心功能是对扩展卡尔曼滤波器(EKF)和无迹卡尔曼滤波器(UKF)进行系统性对比分析。通过构建典型的非线性系统模型（如车辆定位、目标跟踪等场景），该系统能够实时仿真两种滤波器的状态估计过程，并提供直观的可视化对比和定量性能评估。

功能特性

• 标准算法实现：完整实现EKF线性化技术和UKF无迹变换算法
• 多场景仿真：支持车辆定位、目标跟踪等多种非线性系统模型
• 实时状态估计：动态计算并记录状态估计值和协方差矩阵
• 可视化分析：生成状态轨迹对比图、协方差变化曲线、误差分布图
• 性能量化评估：提供RMSE、收敛速度、计算效率等量化指标对比
• 蒙特卡洛仿真：支持多次仿真统计，提高结果可靠性

使用方法

1. 配置系统参数：设置状态转移函数f(x)、观测函数h(x)、噪声协方差Q和R
2. 设定初始条件：输入初始状态向量x0和初始误差协方差矩阵P0
3. 调整仿真参数：配置采样点数N、采样周期dt、蒙特卡洛仿真次数
4. 运行仿真分析：执行主程序开始状态估计仿真
5. 查看分析结果：分析生成的对比图表和性能指标报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB图形显示功能
• 基本内存需求：4GB RAM（建议8GB用于大规模仿真）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心仿真流程，包括非线性系统模型的构建、EKF和UKF滤波算法的完整实现、状态估计过程的实时执行、多种可视化图形的生成以及性能指标的定量计算。该文件通过模块化设计实现了从参数配置到结果输出的全流程自动化处理，为用户提供一站式的滤波算法对比分析解决方案。