比较6维UKF，EKF和PF的均方根误差（RMSE）的matlab代码

以下是一个简单的示例代码，用于比较6维UKF、EKF和PF的均方根误差（RMSE）：

% 生成模拟数据
N = 100; % 数据点数
x_true = zeros(6,N); % 真实状态变量
z = zeros(2,N); % 观测变量
for k = 2:N
    x_true(:,k) = process_model(x_true(:,k-1)) + mvnrnd(zeros(6,1),diag([0.1 0.1 0.1 0.01 0.01 0.01])); % 过程模型
    z(:,k) = observation_model(x_true(:,k)) + mvnrnd(zeros(2,1),diag([1 1])); % 观测模型
end

% 初始化滤波器
initial_state = [0; 0; 0; 0; 0; 0]; % 初始状态
initial_covariance = diag([0.5 0.5 0.5 0.05 0.05 0.05]); % 初始协方差矩阵

% UKF滤波器
ukf = unscented_kalman_filter(@process_model,@observation_model,initial_state,initial_covariance);
ukf.Q = diag([0.1 0.1 0.1 0.01 0.01 0.01]); % 过程噪声协方差
ukf.R = diag([1 1]); % 观测噪声协方差
x_ukf = zeros(6,N); % 估计的状态变量
for k = 1:N
    ukf = ukf.predict();
    ukf = ukf.correct(z(:,k));
    x_ukf(:,k) = ukf.mean;
end
rmse_ukf = sqrt(mean((x_true - x_ukf).^2,2));

% EKF滤波器
ekf = extended_kalman_filter(@process_model,@observation_model,initial_state,initial_covariance);
ekf.Q = diag([0.1 0.1 0.1 0.01 0.01 0.01]); % 过程噪声协方差
ekf.R = diag([1 1]); % 观测噪声协方差
x_ekf = zeros(6,N); % 估计的状态变量
for k = 1:N
    ekf = ekf.predict();
    ekf = ekf.correct(z(:,k));
    x_ekf(:,k) = ekf.mean;
end
rmse_ekf = sqrt(mean((x_true - x_ekf).^2,2));

% PF滤波器
pf = particle_filter(@process_model,@observation_model,initial_state,initial_covariance,'NumParticles',1000);
pf.Q = diag([0.1 0.1 0.1 0.01 0.01 0.01]); % 过程噪声协方差
pf.R = diag([1 1]); % 观测噪声协方差
x_pf = zeros(6,N); % 估计的状态变量
for k = 1:N
    pf = pf.predict();
    pf = pf.correct(z(:,k));
    x_pf(:,k) = pf.mean;
end
rmse_pf = sqrt(mean((x_true - x_pf).^2,2));

% 绘制结果
figure;
subplot(2,3,1);
plot(x_true(1,:),x_true(2,:),'.');
hold on;
plot(x_ukf(1,:),x_ukf(2,:),'r');
title('UKF');
subplot(2,3,2);
plot(x_true(1,:),x_true(2,:),'.');
hold on;
plot(x_ekf(1,:),x_ekf(2,:),'r');
title('EKF');
subplot(2,3,3);
plot(x_true(1,:),x_true(2,:),'.');
hold on;
plot(x_pf(1,:),x_pf(2,:),'r');
title('PF');
subplot(2,3,4);
plot(1:N,rmse_ukf(1,:),'r');
title('UKF RMSE');
subplot(2,3,5);
plot(1:N,rmse_ekf(1,:),'r');
title('EKF RMSE');
subplot(2,3,6);
plot(1:N,rmse_pf(1,:),'r');
title('PF RMSE');

注意：上述代码中的 `process_model` 和 `observation_model` 是过程模型和观测模型的函数句柄，需要根据实际问题进行定义。`unscented_kalman_filter`、`extended_kalman_filter` 和 `particle_filter` 则是三种不同的滤波器算法的实现函数，同样需要根据实际问题进行调用。