强跟踪UKF算法，三维非线性状态量和观测量，提供MATLAB代码下载

本文介绍普通UKF与强跟踪无迹卡尔曼滤波（Strong Tracking Unscented Kalman Filter, ST-UKF）算法的 MATLAB 代码示例。该示例涉及三维非线性状态量和观测量。

这段代码实现了强跟踪无迹卡尔曼滤波（Strong Tracking Unscented Kalman Filter, ST-UKF），主要用于非线性动态系统的状态估计。以下是代码的主要功能和步骤：

主要功能

1. 状态估计：通过处理带有噪声的观测数据，估计系统的真实状态。
2. 自适应调整：根据观测残差动态调整滤波器的参数，以提高估计的精度和稳定性。

主要步骤

1. 初始化：设置遗忘因子、协方差矩阵、初始状态和时间序列。
2. sigma点生成：根据当前状态和协方差生成 sigma 点，以便进行状态预测。
3. 状态预测：
   • 根据非线性状态模型对 sigma 点进行预测。
   • 计算预测状态的均值和协方差。
4. 观测预测：根据预测的状态计算观测值的预测均值和协方差。
5. 卡尔曼增益计算：通过预测的观测和实际观测之间的关系计算卡尔曼增益，用于更新状态估计。
6. 状态和协方差更新：
   • 根据观测残差更新状态估计。
   • 更新协方差矩阵，以反映新的不确定性。
7. 自适应调节：动态调整滤波的参数（如 Lambda），以适应系统的动态变化。

运行结果

• 代码最终输出更新后的状态估计，存储在 X_aukf 中。这些状态估计可以用于进一步分析或控制系统。

• 滤波前后的状态量与真实值的曲线对比：

• 误差曲线对比：
  

• 误差输出：

MATLAB 代码示例

程序结构如下：

% 强跟踪无迹卡尔曼滤波（STUKF）与传统UKF效果对比
% 2024-12-12/Ver1

clear;clc;close all; %清空工作区、命令行，关闭小窗口
rng(0); %固定随机种子
%% 滤波模型初始化
t = 1:1:1000;% 定义时间序列

Q = 1*diag([1,1,1]);w=sqrt(Q)*randn(size(Q,1),length(t));% 设置过程噪声协方差矩阵和过程噪声
R = 1*diag([1,1,1]);v=sqrt(R)*randn(size(R,1),length(t));% 设置观测噪声协方差矩阵和观测噪声
P0 = 1*eye(3);% 初始状态估计协方差矩阵
X=zeros(3,length(t));% 初始化状态向量
Z=zeros(3,length(t)); %定义观测值形式
Z(:,1)=[X(1,1)^2/20;X(2,1);X(3,1)]+v(:,1); %观测量
residue_tag = 0; %自适应标签
%% 运动模型

代码运行界面截图：

完整代码下载链接：
https://download.youkuaiyun.com/download/callmeup/90121978

备注

如有相关代码定制需求，可通过文末卡片联系作者