使用UCPF算法进行 100 次 Monte Carlo 重复实验，均方根误差值(RMSE)作为算法精度优劣的性能指标。使用matlab进行仿真实验

好的，以下是使用UCPF算法进行100次Monte Carlo重复实验的matlab代码示例：

% 设定参数
N = 1000; % 粒子数目
T = 100; % 时间步数
sigma_v = 0.1; % 状态转移噪声
sigma_w = 1; % 观测噪声

% 生成真实状态和观测
x_true = zeros(2, T); % 真实状态
y = zeros(2, T); % 观测
x_true(:, 1) = [0; 0]; % 初始状态
y(:, 1) = x_true(:, 1) + sigma_w*randn(2, 1); % 初始观测
for t = 2:T
    x_true(:, t) = [x_true(1, t-1) + 0.1*x_true(2, t-1); 0.5*x_true(2, t-1)] + sigma_v*randn(2, 1);
    y(:, t) = x_true(:, t) + sigma_w*randn(2, 1);
end

% UCPF算法
RMSE = zeros(1, 100);
for i = 1:100
    % 初始化粒子
    x = zeros(2, N, T); % 粒子状态
    w = zeros(N, T); % 粒子权重
    for n = 1:N
        x(:, n, 1) = y(:, 1) + sigma_w*randn(2, 1);
        w(n, 1) = 1/N;
    end
    
    % 递推
    for t = 2:T
        % 预测
        for n = 1:N
            x(:, n, t) = [x(1, n, t-1) + 0.1*x(2, n, t-1); 0.5*x(2, n, t-1)] + sigma_v*randn(2, 1);
        end
        
        % 更新权重
        for n = 1:N
            w(n, t) = w(n, t-1) * normpdf(y(:, t), x(:, n, t), sigma_w);
        end
        w(:, t) = w(:, t) / sum(w(:, t));
        
        % 重采样
        if 1/sum(w(:, t).^2) < N/2
            idx = randsample(N, N, 'true', w(:, t));
            x(:, :, t) = x(:, idx, t);
            w(:, t) = 1/N;
        end
    end
    
    % 计算RMSE
    x_mean = squeeze(mean(x, 2));
    RMSE(i) = sqrt(mean(sum((x_mean - x_true).^2, 1)));
end

% 显示RMSE结果
fprintf('RMSE: %.4f\n', mean(RMSE));

这段代码实现了一个简单的二维空间运动模型，并使用UCPF算法进行状态估计。通过100次Monte Carlo重复实验，计算了RMSE指标的均值，以评估算法的精度优劣。