无损卡尔曼滤波MATLAB

在MATLAB中实现无损卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库和函数：

addpath('your_ukf_folder'); % 添加UKF函数所在文件夹

2. 定义系统模型函数和测量模型函数：

% 状态转移函数
function x_next = stateFun(x, u)
    % 实现状态转移方程
    x_next = your_state_transition_function(x, u);
end

% 测量方程
function z = measurementFun(x)
    % 实现测量方程
    z = your_measurement_function(x);
end

3. 初始化UKF参数：

n = your_state_dimension; % 状态变量维度
m = your_measurement_dimension; % 测量变量维度
Q = your_process_noise_covariance; % 过程噪声协方差矩阵
R = your_measurement_noise_covariance; % 测量噪声协方差矩阵
x0 = your_initial_state; % 初始状态估计值
P0 = your_initial_state_covariance; % 初始状态协方差矩阵

alpha = your_alpha_value; % 控制UKF点的分布，默认为1e-3
kappa = your_kappa_value; % 控制UKF点的分布，默认为0
beta = your_beta_value; % 与系统模型和测量模型相关，默认为2

% 创建UKF滤波器对象
ukf = unscentedKalmanFilter(@stateFun, @measurementFun, n, m, 'Alpha', alpha, 'Kappa', kappa, 'Beta', beta);

% 设置UKF滤波器参数
ukf.MeasurementNoise = R;
ukf.ProcessNoise = Q;

% 初始化UKF滤波器状态和协方差矩阵
ukf.State = x0;
ukf.StateCovariance = P0;

4. 运行UKF滤波：

% 循环更新UKF滤波器
for k = 1:num_iterations
    % 获取当前时刻的测量值
    z_k = your_measurement_at_time_k;
    
    % 更新UKF滤波器
    ukf.correct(z_k);
    ukf.predict();
    
    % 获取当前时刻的估计值
    x_k = ukf.State;
end

这是一个简单的无损卡尔曼滤波的MATLAB实现示例，你需要根据你的具体问题和系统模型进行相应的修改和调整。另外，你还需要自定义系统状态转移函数和测量函数。