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ukf(无迹卡尔曼滤波)算法的matlab程序.
function[x,P]=ukf(fstate,x,P,hmeas,z,Q,R)
%UKFUnscentedKalmanFilterfornonlineardynamicsystems
%[x,P]=ukf(f,x,P,h,z,Q,R)returnsstateestimate,xandstatecovariance,P
%fornonlineardynamicsystem(forsimplicity,noisesareassumedasadditive):
%x_k+1=f(x_k)+w_k
%z_k=h(x_k)+v_k
%wherew~N(0,Q)meaningwisgaussiannoisewithcovarianceQ
%v~N(0,R)meaningvisgaussiannoisewithcovarianceR
%Inputs:f:functionhandleforf(x)
%%
%%
%h:fanctionhandleforh(x)
%z:currentmeasurement
%Q:processnoisecovariance
%R:measurementnoisecovariance
%Output:%Output:
%%
%
%Example:
%{
n=3;%numberofstate
q=0.1;%stdofprocess
r=0.1;%stdofmeasurement
Q=q^2*eye(n);%covarianceofprocess
R=r^2;%covarianceofmeasurement
f=@(x)[x(2);x(3);0.05*x(1)*(x(2)+x(3))];%nonlinearstateequations
h=@(x)x(1);%measurementequation
s=[0;0;1];%initialstate
x=s+q*randn(3,1);%initialstate%initialstatewithnoise
P=eye(n);%initialstatecovraiance
N=20;%totaldynamicsteps
xV=zeros(n,N);%estmate%allocatememory
sV=zeros(n,N);%actual
zV=zeros(1,N);
fork=1:N
z=h(s)+r*randn;%measurments
sV(:,k)=s;%saveactualstate
zV(k)=z;%savemeasurment
[x,P]=ukf(f,x,P,h,z,Q,R);%ekf
xV(:,k)=x;%saveestimate
s=f(s)+q*randn(3,1);%updateprocess
end
fork=1:3%plotresults
subplot(3,1,k)
plot(1:N,sV(k,:),-,1:N,xV(k,:),--)
end
%}
%
%ByYiCaoatCr
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