UKF与AUKF（Sage Husa）的效果对比（MATLAB代码运行演示与结果分析，三维非线性状态量），附完整源代码，无需下载

本文所述的代码实现了普通无迹卡尔曼滤波（UKF）与自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF，Sage Husa方法）在动态系统状态估计中的效果对比。通过对比两种滤波器的性能，评估其在处理带噪声观测数据时的准确性和稳定性。三维非线性状态

主要功能

1. 滤波模型初始化：

   • 定义时间序列和过程噪声、观测噪声的协方差矩阵。
   • 初始化状态估计和观测值。

2. 运动模型：

   • 通过一个非线性状态转移模型生成真实状态和观测数据。
   • 模拟动态系统的真实运动过程。

3. 普通UKF实现：

   • 计算Sigma点和权重。
   • 进行状态预测和更新，计算卡尔曼增益。
   • 更新状态估计和协方差矩阵。

4. AUKF实现：

   • 基于UKF的基础上，加入自适应调整观测噪声协方差的机制。
   • 自动更新观测噪声，以提高滤波精度。

5. 结果可视化：

   • 绘制真实状态、UKF和AUKF的估计值对比图。
   • 绘制滤波前后的误差对比图。
   • 生成误差的累计概率密度图，分析不同滤波器的性能。
   • 输出三轴误差的平均值，方便评估滤波效果。

代码结构