【MATLAB代码】三维非线性系统下的CKF（容积卡尔曼滤波）例程，给出滤波前后的对比，使用组合导航为背景。附完整的MATLAB代码

最新推荐文章于 2026-01-01 10:42:26 发布
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#matlab #开发语言 #容积卡尔曼滤波 #CKF #三维空间 #立体滤波

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代码实现了容积卡尔曼滤波在三维非线性系统中的应用，针对具有非高斯噪声和非线性状态转移的系统进行状态估计。CKF通过容积准则逼近非线性函数的概率分布，克服了EKF需要线性化的局限。

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运行结果

状态值曲线（立体图）：
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各维度时间-状态曲线图：
在这里插入图片描述
误差曲线：
在这里插入图片描述

CDF（累计密度函数，越靠近左上表示误差越低）图像：
在这里插入图片描述

matlab源代码

如下代码，粘贴到MATLAB空脚本后即可直接运行：

% CKF的三维滤波程序例程
% 作者:matlabfilter
% 2024-08-30/Ver
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【MATLAB代码】CKF（容积卡尔曼滤波）对二维非线性系统的滤波例程，非线性的状态与观测，订阅专栏后可查看完整代码
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
09-06 142
本文介绍了一个基于CKF（容积卡尔曼滤波）的二维非线性滤波MATLAB程序。该程序针对非线性状态方程和观测方程进行滤波处理，通过状态转移和观测更新实现噪声抑制。结果显示，CKF能有效降低滤波误差，在X轴和Y轴上均优于未滤波状态。源代码包含完整注释，可直接运行生成状态曲线、误差对比和CDF分布图。程序采用固定随机种子保证结果可复现，适用于非线性系统的滤波仿真研究。
【逐行注释】容积卡尔曼滤波的MATLAB例程（三维CKF），无需下载，可直接复制代码到MATLAB上运行
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
09-01 505
程序自带运动模型，运行程序即自动完成运动模型建立、滤波、滤波结果输出、滤波误差计算与输出等。，相比于UKF（无迹卡尔曼滤波），拥有更合理的理论推导和鲁棒性，且在理论上比UKF的精度更高。如需联系作者，可私信或通过下方了解⬇️。三维状态的真值与滤波后的值。
【MATLAB例程】维度自适应的CKF（容积卡尔曼滤波）代码|从1维~n维，根据状态量和观测量维度自动调整滤波器结构|附代码下载链接
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
05-05 1344
本文提出一种n维自适应容积卡尔曼滤波(CKF)算法，支持1-10维非线性系统的状态估计。该算法通过球面径向准则生成容积点，避免了雅可比矩阵的计算需求，显著提升了高维场景下的滤波精度。核心创新包括：1）动态维度配置功能，通过参数dim灵活调整状态和观测维度；2）针对非线性观测模型（平方函数）的优化处理；3）高效的矩阵化运算实现。实验结果表明，该算法在1D、3D和10D系统中均能有效抑制噪声，最大误差显著降低。适用于多目标跟踪、机械臂控制和环境感知等高维状态估计场景，代码支持优快云下载和定制扩展。
【MATLAB例程】三维非线性系统下的CKF（容积卡尔曼滤波）例程，给出滤波前后的对比，使用组合导航为背景。附MATLAB代码下载链接
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
08-01 616
本文介绍了基于容积卡尔曼滤波(CKF)的三维状态估计算法实现，针对非线性系统设计。该算法通过噪声抑制和趋势预测，有效解决了传统方法在非线性场景中的跟踪偏差问题。程序模拟了惯性导航与卫星导航组合系统，展示了状态值立体图、各维度时间-状态曲线、误差曲线及CDF图像等可视化结果。Matlab源码包含滤波模型初始化、运动模型构建和CKF滤波实现三个主要模块，适用于自动驾驶导航、工业传感器融合等应用场景。测试结果表明，该算法能有效处理强非线性系统的状态估计问题。
【MATLAB组合导航代码，平面】CKF（容积卡尔曼滤波）作为融合方法，状态量8维，观测量4维，包含二维平面上的严格的INS推导。附完整代码
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
09-08 241
本文介绍了一种基于8维误差状态模型的容积卡尔曼滤波器(CKF)实现，用于三维组合导航系统。该模型包含位置(2)、速度(2)、航向角、航向偏差(1)和加速度计偏差(2)状态量，采用4维观测（XY位置+XY速度）。仿真结果表明，CKF能有效融合IMU和GNSS数据，相比纯IMU积分显著提高了导航精度。MATLAB源代码可直接运行，展示了轨迹、速度及误差曲线对比，验证了算法在圆形运动轨迹下的性能。该系统适用于需要高精度定位的场景，如无人机、自动驾驶等。
【组合导航例程】三维空间，CKF（容积卡尔曼滤波），融合IMU+GNSS数据，观测为XYZ三轴的坐标|MATLAB仿真|附下载链接
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
10-09 748
本文介绍了一种基于15维误差状态模型的三维容积卡尔曼滤波（CKF）组合导航算法实现。该算法采用位置、速度、姿态、陀螺偏差和加速度计偏差共15个状态变量，结合GNSS位置观测进行高精度导航解算。通过螺旋上升运动轨迹仿真，验证了CKF在抑制IMU累积误差方面的有效性。结果显示，与纯IMU积分相比，CKF能显著提升定位精度（位置RMSE降低约90%）。算法通过容积点传播实现非线性状态估计，避免了传统UKF的权重分配问题。文章提供了完整的MATLAB实现流程，包括系统建模、噪声配置、CKF核心算法以及三维轨迹可视化
EKF+UKF+CKF+PF的效果对比|三维非线性滤波|MATLAB例程
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
07-01 1822
标题里的EKF、UKF、CKF、PF分别为：扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波、粒子滤波。EKF是扩展卡尔曼滤波，计算快，最常用于非线性状态方程或观测方程下的卡尔曼滤波。但是EKF应对强非线性的系统时，估计效果不如UKF。UKF是无迹卡尔曼滤波/无味卡尔曼滤波，使用UT变换产生多个sigma点，对点的预测和加权求和来模拟非线性的转移，精度较高、计算量也比较大。但是UKF的UT变换理论依据不明确，且实际运行时容易出现矩阵奇异的情况，因此提出来CKF。
【MATLAB滤波】维度自适应的CKF（容积卡尔曼滤波）代码|从1维~n维，根据状态量和观测量维度自动调整滤波器结构|完整代码，带中文注释
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
05-01 360
以下从算法原理、代码结构、功能特性及应用场景展开说明。
【IMM&CKF】基于容积卡尔曼滤波（CKF）的多模型交互的定位程序，模型为CV和CA，matlab代码，订阅专栏后可查看完整代码
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
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本文提出了一种基于交互多模型(IMM)和容积卡尔曼滤波(CKF)的三维机动目标跟踪算法。该算法通过融合匀速(CV)和匀加速(CA)两种运动模型，实现了对机动目标的高精度跟踪。仿真结果表明，IMM-CKF方法相比单一模型滤波器具有更好的跟踪性能，能够有效适应目标在不同运动阶段的动态变化。文中给出了完整的MATLAB实现代码，包括真实轨迹生成、观测模拟、IMM-CKF算法实现以及性能评估，通过三维轨迹图和误差曲线验证了算法的有效性。该算法特别适用于需要处理复杂机动场景的目标跟踪应用。
【MATLAB例程】三维非线性系统下的CKF（容积卡尔曼滤波）例程，给出滤波前后的对比，使用组合导航为背景
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