UKF在matlab的运用示例

UKF，全称 Unscented Kalman Filter（无迹卡尔曼滤波），是一种非线性滤波算法，常用于估计系统状态并处理非线性动态模型下的测量噪声。在MATLAB中，可以利用其内置的工具箱如"Filter Design Toolbox" 或者第三方库如 "UKF Toolbox for MATLAB" 来应用UKF。

以下是一个简单的UKF在MATLAB中的运用示例：

% 定义系统动态模型
sys = nonlinearDynamicalModel; % 这里假设你有一个自定义的非线性动态函数

% 初始化UKF工具
ukf = ukffilt(sys.ProcessNoise, sys.MeasurementNoise);

% 状态初始化
x0 = [0; 0]; % 系统初始状态
P0 = eye(2); % 初始协方差矩阵

% 测量数据
z = [1; 1]; % 假设的传感器测量值

for t = 1:10 % 运行时间步长
    % 预测步骤
    [x Prior] = predict(ukf, x0, P0);
    
    % 更新步骤，添加新的测量
    [x Posterior, K] = update(ukf, x, Prior, z(t));
    
    % 存储状态和误差协方差
    x0 = x;
    P0 = Posterior;
end

% 结果可视化
plot(x0);
xlabel('Time');
ylabel('State');
title('UKF State Estimation');