无极卡尔曼滤波器matlab

无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter，UKF）是一种用于非线性系统状态估计的滤波算法。相比于传统的扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter，EKF），UKF通过引入一组称为sigma点的采样点来近似非线性变换，从而提高了估计的精度和稳定性。

在UKF中，首先根据当前估计的状态和协方差矩阵生成一组sigma点。这些sigma点通过非线性变换函数进行映射，得到预测的状态和协方差。然后，通过观测模型将预测的状态映射到观测空间中，得到预测的观测和协方差。接着，根据观测值和预测的观测进行卡尔曼增益的计算，最后根据卡尔曼增益对预测的状态和协方差进行修正。这样就完成了一次UKF的迭代过程。

UKF在估计非线性系统状态时具有一定的优势，能够更好地处理非线性变换和非高斯噪声。它在许多领域中都有广泛的应用，例如机器人定位与导航、无线通信等。

关于无迹卡尔曼滤波器的MATLAB实现，你可以参考MATLAB提供的工具箱（例如Control System Toolbox）中的相关函数，并结合具体问题进行调用和使用。