Matlab代码分享：EKF与UKF滤波算法比较及运行指南

一词涉及了信号处理和控制系统中的滤波技术，具体地，在目标跟踪领域中，滤波被用来预测和估计目标状态。本资源着重于扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）这两种算法的比较，并提供了Matlab平台上的实现代码。EKF和UKF是卡尔曼滤波（KF）的两种扩展形式，它们能够处理非线性系统状态的估计问题。 扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种广泛使用的非线性滤波技术，它通过线性化非线性函数的方式来近似非线性模型，使得原本只能应用于线性系统的卡尔曼滤波算法能被用于非线性系统。EKF在很多实际问题中都有应用，如目标跟踪、导航系统和信号处理等。 无迹卡尔曼滤波（UKF）是另一种处理非线性系统状态估计的方法。与EKF不同，UKF通过计算一系列的sigma点，这些点通过非线性函数传播，来捕捉概率分布的均值和协方差。UKF被认为在很多情况下比EKF更加稳定和准确，因为它避免了EKF中常见的线性化误差。 在提供的资源中，包含了用Matlab编写的仿真代码，这些代码可以帮助用户理解EKF和UKF在实际应用中的性能差异。代码包含主函数"main.m"以及其他需要调用的m文件。用户可以通过替换相应的数据运行代码，并得到运行结果效果图。 资源中提到的Matlab运行版本是2019b，如果用户在运行过程中遇到任何问题，作者提供了通过私信博主获取帮助的选项。资源还包括了多个领域的仿真咨询，包括但不限于功率谱估计、故障诊断分析、雷达通信、滤波估计、目标定位、生物电信号处理、通信系统等。 在雷达通信领域中，资源提供了多种技术的仿真，比如雷达信号的线性调频（LFM）、多输入多输出（MIMO）、成像、定位、干扰、检测、信号分析和脉冲压缩等。滤波估计部分包括了电池管理系统（SOC）的估计，而在目标定位领域，则包含了无线传感器网络（WSN）定位和滤波跟踪等。 生物电信号处理部分涉及了肌电图（EMG）、脑电图（EEG）、心电图（ECG）等信号的分析。通信系统部分则包括了方向到达（DOA）估计、编码和译码、变分模态分解、管道泄漏检测、滤波器设计、数字信号处理与传输、信号去噪、信号调制、误码率分析、信号估计、双音多频（DTMF）信号处理、信号检测识别融合、LEACH协议、水声通信等。 这份资源对于学习和研究非线性滤波技术的学者、工程师以及Matlab编程爱好者来说，是一份宝贵的资料。通过这些详细的代码示例和仿真结果，用户可以更加深入地了解EKF和UKF算法，并将其应用于自己的科研和工程实践中。