基于多渐消因子的平方根ckf代码matlab

以下是基于多渐消因子的平方根CKF（Cubature Kalman Filter）的MATLAB代码示例：

function [x_est, P_est] = sqrt_ckf(x_init, P_init, z_meas, Q_cov, R_cov)
    % 参数：
    % x_init: 初始状态估计向量
    % P_init: 初始状态估计协方差矩阵
    % z_meas: 测量向量
    % Q_cov: 状态过程噪声协方差矩阵
    % R_cov: 测量噪声协方差矩阵

    % 模型和测量函数定义
    f = @(x) your_state_transition_function(x);  % 状态转移函数
    h = @(x) your_measurement_function(x);  % 测量函数

    % 参数设置
    n = length(x_init);  % 状态向量的维度
    m = length(z_meas);  % 测量向量的维度
    alpha = 1e-3;  % 生成Sigma点的尺度参数
    beta = 2;  % 控制Sigma点在高斯分布上的分布情况
    kappa = 0;  % 控制Sigma点的平均值与协方差矩阵的关系

    % 方差权重计算
    lambda = alpha^2 * (n + kappa) - n;
    Wm = [lambda / (n + lambda), 0.5 / (n + lambda) + zeros(1, 2 * n)];
    Wc = Wm;
    Wc(1) = Wc(1) + (1 - alpha^2 + beta);

    % Sigma点生成
    X = sqrtm((n + lambda) * P_init) * [zeros(n, 1), eye(n), -eye(n)];
    X = X + x_init(:, ones(1, 2 * n + 1));

    % 预测步骤
    X_pred = f(X);
    x_pred = sum(repmat(Wm, n, 1) .* X_pred, 2);
    P_pred = zeros(n);
    for k = 1:2 * n + 1
        P_pred = P_pred + Wc(k) * (X_pred(:, k) - x_pred) * (X_pred(:, k) - x_pred)';
    end
    P_pred = P_pred + Q_cov;

    % 更新步骤
    Z_pred = h(X_pred);
    z_pred = sum(repmat(Wm, m, 1) .* Z_pred, 2);
    Pz_pred = zeros(m);
    Pxz = zeros(n, m);
    for k = 1:2 * n + 1
        Pz_pred = Pz_pred + Wc(k) * (Z_pred(:, k) - z_pred) * (Z_pred(:, k) - z_pred)';
        Pxz = Pxz + Wc(k) * (X_pred(:, k) - x_pred) * (Z_pred(:, k) - z_pred)';
    end
    Pz_pred = Pz_pred + R_cov;

    % 卡尔曼增益计算
    K = Pxz / Pz_pred;

    % 状态更新
    x_est = x_pred + K * (z_meas - z_pred);
    P_est = P_pred - K * Pz_pred * K';
end

这是一个基本的平方根CKF的实现，其中需要替换`your_state_transition_function`和`your_measurement_function`为相应的状态转移函数和测量函数。同时，根据具体的需求，可能需要进行参数调整和其他改进。请根据实际情况进行适当修改。