无迹卡尔曼滤波matlab

无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，简称UKF）是一种基于卡尔曼滤波的非线性滤波方法。相比于传统的扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，简称EKF），UKF不需要对非线性函数进行线性化，因此更适用于非线性系统。

在Matlab中，可以使用以下步骤实现无迹卡尔曼滤波：

1. 定义系统模型和观测模型，即状态转移方程和观测方程。

2. 定义初始状态和初始协方差矩阵。

3. 定义过程噪声和观测噪声的协方差矩阵。

4. 运行UKF函数，输入系统模型、观测模型、初始状态和初始协方差矩阵、过程噪声和观测噪声的协方差矩阵。

5. 获取滤波结果，包括状态估计值和协方差矩阵。

下面给出一个简单的例子代码：

% 定义系统模型和观测模型
f = @(x) [x(1)+0.1*x(2); x(2)];
h = @(x) x(1);

% 定义初始状态和初始协方差矩阵
x0 = [0;0];
P0 = eye(2);

% 定义过程噪声和观测噪声的协方差矩阵
Q = diag([0.1 0.1]);
R = 1;

% 运行UKF函数
[x, P] = ukf(f,h,x0,P0,Q,R);

% 输出结果
disp('Estimated state:');
disp(x);
disp('Estimated covariance matrix:');
disp(P);

在上述代码中，系统模型为一维匀加速直线运动模型，观测模型为只能测量位置的模型。通过调整过程噪声和观测噪声的协方差矩阵，可以控制估计结果的准确性和稳定性。