matlab语言实现UKF算法，通过设置参数可以直接调用。

UKF无际Kalman滤波在目标跟踪中的应用，MATLAB仿真实验

 srukf 代码，经试验可用，可以解决ukf在模型不匹配时出现的发散或者不稳定等问题

Performance comparison of Kalman filter

论文摘要：普通卡尔曼滤波(KF)可以在线性系统中对目标状态做出最优估计，得到好的滤波效 果。然而实际系统总是非线性的，针对非线性系统，常用的解决办法是对非线性系统进行近似 线性化处理，从而将非线性问题转变成线性问题。文中分析了扩展卡尔曼(EKF)、无迹卡尔曼 (UKF)和容积卡尔曼(CKF)的基本原理和各自的特点，然后将EKF、UKF和CKF进行滤波对 比和分析，最后通过仿真试验证明：与EKF相比，UKF、CKF不仅保证了系统的稳定性，同时提 高了估计精度。但CKF的估计均方误差值相比UKF更小，表现出了更高的精度。

uKF（容积卡尔曼滤波）是一种新型的采样型卡尔曼滤波算法，该程序是该算法的matlab完整程序，已经编译过，没有任何问题。

无迹卡尔曼滤波和神经网络相结合，对负荷进行预测。效果较好

电子-无迹卡尔曼滤波UKF的应用比较分析.pdf,综合电子技术四轴飞行器|飞控

EKF,UKF,PF三种滤波算法的比较，包括状态估计和误差比较。(该程序有一个小问题，关于粒子滤波的没有显示，需要自己加上)，完整的代码请看另一篇

包括无迹卡尔曼滤波MATLAB程序，扩展卡尔曼EKF程序，MAUKF程序