无迹卡尔曼滤波UKFmatlab代码

无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）是一种非线性滤波算法，用于估计非线性系统的状态。它通过引入一组称为Sigma点的采样点来近似非线性函数的传播和观测模型。以下是一个简单的UKF的Matlab代码示例：

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

% 初始化参数
n = 1;               % 状态维度
m = 1;               % 观测维度
Q = 0.01;            % 系统噪声方差
R = 0.1;             % 观测噪声方差
x0 = 0;              % 初始状态
P0 = 1;              % 初始状态协方差矩阵

% 定义UKF函数
ukf = unscentedKalmanFilter(f, h, Q, R, 'State', x0, 'StateCovariance', P0);

% 生成观测数据
T = 100;             % 时间步数
x_true = zeros(1, T);
z = zeros(1, T);
for t = 1:T
    x_true(t) = f(x_true(t-1)) + sqrt(Q)*randn;
    z(t) = h(x_true(t)) + sqrt(R)*randn;
end

% 运行UKF滤波
x_est = zeros(1, T);
P_est = zeros(1, T);
for t = 1:T
    [x_est(t), P_est(t)] = ukf(z(t));
end

% 绘制结果
figure;
plot(1:T, x_true, 'b-', 1:T, x_est, 'r--');
legend('True State', 'Estimated State');
xlabel('Time');
ylabel('State');

这段代码实现了一个简单的一维非线性系统的UKF滤波。你可以根据自己的需求修改系统模型和观测模型，并调整噪声方差等参数。