无迹卡尔曼滤波器matlab

无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter，UKF）是一种用于状态估计的滤波算法，它可以在非线性系统中对状态进行估计。与传统的卡尔曼滤波器相比，无迹卡尔曼滤波器通过使用一组称为sigma点的采样点来近似非线性系统的状态和观测方程，从而提高了估计的准确度和稳定性。

在MATLAB中，可以使用以下步骤来构造无迹卡尔曼滤波器：

1. 定义系统的初始状态和测量状态。
2. 初始化系统滤波器的状态误差协方差矩阵。
3. 设置仿真时间。
4. 使用滤波算法进行状态估计。
5. 在每个时间步骤中，更新状态和状态误差协方差矩阵，并计算滤波处理后的误差。
6. 重复步骤4和步骤5直到仿真时间结束。

以下是一个MATLAB代码示例，展示了如何构造无迹卡尔曼滤波器：

%------------------清屏---------------- 
close all;clear all; %关闭所有文件，清除所有变量 
clc; 
tic; %清屏、记录程序开始时间 
global Qf n; %定义全局变量 

%------------------初始化-------------- 
stater0=[220; 1;55;-0.5]; %标准系统初值 
state0=[200;1.3;50;-0.3]; %测量状态初值 

%--------系统滤波初始化 
p=[0.005 0 0 0;0 0.005 0 0; 0 0 0.005 0;0 0 0 0.005]; %状态误差协方差初值 
n=4; T=3; Qf=[T^2/2 0;0 T;T^2/2 0;0 T]; 

%-------------------------------------- 
stater=stater0;state=state0; xc=state; 
staterout=[]; stateout=[];xcout=[]; errorout=[];tout=[]; 
t0=1; h=1; tf=1000; %仿真时间设置 

%---------------滤波算法---------------- 
for t=t0:h:tf 
    [state,stater,yc]=track(state,stater); %轨迹发生器：标准轨迹和输出 
    [xc,p]=UKFfiter(@systemfun,@measurefun,xc,yc,p); 
    error=xc-stater; %滤波处理后的误差 
    staterout=[staterout,stater]; 
    stateout=[stateout,state]; 
    errorout=[errorout,error]; 
    xcout=[xcout,xc]; 
    tout=[tout,t]; 
end