无迹卡尔曼滤波matlab状态估计

无迹卡尔曼滤波是一种用于状态估计的滤波算法，它是对标准卡尔曼滤波的改进。无迹卡尔曼滤波通过使用一种称为“无迹变换”的技术来解决非线性系统的状态估计问题。它通过将系统的非线性函数进行泰勒级数展开，并通过一组特殊选择的采样点来逼近系统的概率分布。这种方法可以更好地适应非线性系统，并提供更准确的状态估计结果。

当使用无迹卡尔曼滤波进行状态估计时，首先需要定义系统的状态方程和观测方程。然后，通过选择合适的采样点（也称为sigma点）来逼近系统的概率分布。接下来，通过传递这些sigma点通过状态方程和观测方程，来计算预测和更新步骤中所需的均值和协方差矩阵。最后，通过使用这些均值和协方差矩阵来计算最终的状态估计结果。