MATLAB滤波技术合集：卡尔曼及其扩展算法详解

资源摘要信息:"本文档是一个滤波框架与模型的资源包，内含多种滤波算法的Matlab源代码。其中包括了经典的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波等算法的实现。这些算法广泛应用于信号处理、控制系统、目标跟踪和导航等领域。 卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种高效的递归滤波器，它能够从一系列包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波器在理论上解决了最优化线性无偏估计的问题，适用于线性系统的状态估计。 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是针对非线性系统状态估计的一种算法。它通过对非线性函数进行泰勒展开，取一阶线性项来近似处理非线性问题。EKF在许多实际应用中都表现出了良好的性能，特别是在系统的非线性不是特别强时。 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）是一种更加先进的非线性滤波算法。与EKF不同，UKF不需要对系统进行线性化处理，而是通过选择一组“西格玛点”来更准确地捕捉非线性状态的概率分布特征。UKF通常能够提供比EKF更好的估计性能，尤其是在非线性较强和噪声模型不确定的情况下。 粒子滤波（Particle Filter），也称为蒙特卡洛滤波器，是一种基于贝叶斯估计框架的序贯蒙特卡洛方法。它使用一组随机采样的粒子（代表可能的状态）来表示后验概率分布，并通过重采样技术来不断更新粒子的权重，从而实现对动态系统状态的估计。粒子滤波特别适用于非线性及非高斯噪声的情况。 本资源包中包含的Matlab源代码，不仅为上述滤波算法的实现提供了基础，还可能包括了相应的测试案例和数据集，以供学习和验证算法性能之用。这些代码在Matlab环境下编写，因此需要用户具备一定的Matlab编程基础和相应的数学知识，特别是有关概率论、随机过程和信号处理的知识。" 资源中包含的文件名直接描述了该资源包的主要内容和特点，用户下载后可以通过Matlab的环境对这些源代码进行调用和仿真。对于研究者和工程师而言，这些滤波算法的源代码不仅能够帮助他们理解和实现这些经典算法，还能够在此基础上进行改进或开发新的应用。