本例程面向非线性状态估计与滤波算法学习需求完整实现了一维EKF扩展卡尔曼滤波、UKF无迹卡尔曼滤波、CKF容积卡尔曼滤波和PF粒子滤波四种经典方法并在统一的非线性状态模型、平方观测模型及噪声条件下进行直观对比。代码结构清晰、注释完整可直接运行并自动生成状态估计曲线、误差曲线和误差统计柱状图同时输出RMSE、平均绝对误差、最大绝对误差和标准差等评价指标。通过一个例程即可系统了解四类典型非线性滤波方法在建模思路、计算方式和估计性能上的差异适合作为卡尔曼滤波入门、非线性滤波算法对比、课程实验、科研仿真以及算法二次开发的基础参考程序。附完整代码的下载链接原创代码请勿翻卖文章目录运行结果MATLAB源代码运行结果输出结果主要内容状态估计曲线对比真实状态、未滤波状态以及 EKF、UKF、CKF、PF 的估计结果状态误差曲线展示各方法估计误差随时间的变化情况RMSE 柱状图对比不同方法的总体均方根误差命令行统计结果输出 RMSE、MAE、最大绝对误差和误差标准差详细如下MATLAB源代码部分代码如下% 一维 EKF、UKF、CKF、PF 四种滤波方法对比% 直接运行本文件即可生成中文状态曲线、中文误差曲线、中文误差统计柱状图和中文命令行输出。% 作者matlabfilter可联系我获取代码讲解和定制% 2026-07-08/Ver1clear;clc;close all;rng(0);%% 参数设置scene_name一维非线性状态估计;main_fileEKFUKFCKFPF_1D.m;script_dirfileparts(mfilename(fullpath));ifisempty(script_dir)script_dirpwd;endstep_count300;% 仿真步数t1:step_count;% 时间序列Q0.40^2;% 过程噪声方差R1.00^2;% 测量噪声方差particle_count400;% 粒子滤波粒子数量x00;% 初始真实状态x0_est0.8;% 初始估计状态P02;% 初始估计方差%% 生成真实状态、未滤波状态和测量值x_truezeros(1,step_count);x_rawzeros(1,step_count);zzeros(1,step_count);x_true(1)x0;x_raw(1)x0;z(1)measurementFunction(x_true(1))sqrt(R)*randn;fork2:step_count完整代码https://download.csdn.net/download/callmeup/93089666如需帮助或有导航、定位滤波相关的代码定制需求可从个人主页左侧联系我
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