自己创建的MATLAB程序。 作用：基于经典的无迹卡尔曼滤波（不敏卡尔曼滤波、无味卡尔曼滤波，都是UKF）改进的自适应UKF，根据观测的误差自适应调节观测误差，以达到提高滤波精度的作用。 亮点：只有一个m文件，方便运行，给出了与经典UKF的结果对比。

本文深入探讨了电力系统动态状态估计的两种方法：扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。文章首先介绍了这两种滤波技术的基本原理和算法流程，接着通过实例分析和数值模拟，比较了它们在电力系统状态估计中的性能差异。此外，文章还讨论了如何根据电力系统的具体特点和需求，选择最合适的滤波方法。本文旨在为电力工程师和研究人员提供有关动态状态估计的实用指南，并推动相关领域的进一步研究和发展。 适用人群：电力工程师、控制系统研究人员、卡尔曼滤波技术爱好者 使用场景：电力系统状态监测、故障诊断、系统控制与优化 电力系统、动态状态估计、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波

UKF在惯性导航初始对准中的应用。惯性器件的模拟，以及失准角的估计

Maltlab 程序，直观显示了三种滤波方法的估计值与真实值的误差，以及PF方法的置信区间。Maltlab 程序，直观显示了三种滤波方法的估计值与真实值的误差，以及PF方法的置信区间。

使用IMM算法并结合无迹卡尔曼滤波实现机动目标的跟踪，所采用主要模型集为匀速CV模型和匀速转弯CT模型，实现机动目标的跟踪，可以看到跟踪的精度相比于单模型更高，均方根误差更小，跟踪精度更高，适应更多情况，可以参考部分仿真结果图。

无迹卡尔曼滤波与扩展卡尔曼纳滤波的对比，程序可改，主要是针对扩展卡尔曼纳滤波与扩展卡尔曼滤波的预测性能做一个比较，程序可用，并且可以按照自己的函数进行更改

使用交互式多模型技术，滤波器选择无迹卡尔曼滤波器。

多种滤波器算法，扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF和粒子滤波（PF

基于UKF-AUKF锂电池...线参数辨识和SOC联合估计_卢云帆.caj

老外写的一些UKF相关的C＋＋代码 希望对需要UKF编程的人有所帮助