容积卡尔曼滤波ckf matlab代码

容积卡尔曼滤波 (Cubature Kalman Filter, CKF) 是一种非线性的滤波器，它通过在状态空间中取样来近似高维积分。下面是一个简单的CKF的Matlab代码示例：

function [x_est, P_est] = CKF(z, x_pred, P_pred, Q, R)
    n = length(x_pred); % 状态向量的维度
    m = length(z); % 观测向量的维度

    % 参数设置
    num_samples = 2*n; % 采样点数量
    w_m = 1 / (2*num_samples); % 权重系数
    w_c = w_m;
    w_c0 = w_m;

    % 生成采样点
    points = zeros(n, num_samples);
    for i = 1:n
        points(:,i) = x_pred + sqrt(n) * chol(P_pred)'(:,i);
    end

    % 预测
    x_pred_points = zeros(n, num_samples);
    for i = 1:num_samples
        x_pred_points(:,i) = f(points(:,i)); % f为状态转移函数
    end
    x_pred_est = sum(w_m * x_pred_points, 2);
    
    P_pred_est = zeros(n, n);
    for i = 1:num_samples
        P_pred_est = P_pred_est + w_c * (x_pred_points(:,i) - x_pred_est) * (x_pred_points(:,i) - x_pred_est)';
    end
    P_pred_est = P_pred_est + Q; % Q为过程噪声的协方差矩阵

    % 更新
    z_pred_points = zeros(m, num_samples);
    for i = 1:num_samples
        z_pred_points(:,i) = h(x_pred_points(:,i)); % h为观测函数
    end
    z_pred_est = sum(w_m * z_pred_points, 2);

    Pzz = zeros(m, m);
    Pxz = zeros(n, m);
    for i = 1:num_samples
        Pzz = Pzz + w_c * (z_pred_points(:,i) - z_pred_est) * (z_pred_points(:,i) - z_pred_est)';
        Pxz = Pxz + w_c * (x_pred_points(:,i) - x_pred_est) * (z_pred_points(:,i) - z_pred_est)';
    end
    Pzz = Pzz + R; % R为测量噪声的协方差矩阵

    K = Pxz * inv(Pzz); % 卡尔曼增益

    x_est = x_pred_est + K * (z - z_pred_est); % 估计的状态向量
    P_est = P_pred_est - K * Pzz * K'; % 估计的状态协方差矩阵
end

以上是一个简单的CKF的Matlab代码示例，其中包含了预测和更新的步骤，通过在状态空间中取样来近似高维积分。需要注意的是，根据实际的问题场景和数据格式，需要对代码进行适当的修改和调整。