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

matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器 写上去 优达学城课程，2017 年 10 月 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 “无味卡尔曼滤波器”项目，2018 年 3 月 克劳斯·H·拉斯穆森 使用 CTRV 运动模型在 C++ 中实现无迹卡尔曼滤波器。 两个自行车模拟数据集，数据集 1 和数据集 2（Ascii 文本文件），与 Term 2 Simulator 一起使用。 与扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 一样，无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 具有相同的三个步骤： 初始化 预言 更新 这些步骤编码在 ukf.cpp 文件中。 本项目使用了以下初始化参数： 初始状态协方差矩阵P_ = 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1 过程噪声标准偏差纵向加速度，单位为 m/s^2 std_a_ = 5 过程噪声标准偏差偏航加速度 rad/s^2 std_yawdd_ = 0.4 通过将预测的 UKF 值与测试数据集提供的 Ground True 值进行比较，计算位置 X & Y 和速度 VX

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无迹卡尔曼滤波（UKF）是重要的非线性滤波方法。无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算，在不对非线性方程线性近似的条件下，达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。文中在机动目标选定运动模型和滤波算法的基础上，对机动目标的运动作了仿真实验。从仿真分析中可以看出，无迹卡尔曼滤波在跟踪方面有很高的精度，与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比较，无迹卡尔曼滤波算法有较小的跟踪误差。

用无迹卡尔曼滤波算法对电机转速进行控制，相较传统PI控制超调量小

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针对被动传感器观测的非线性问题,将无迹变换引入卡尔曼滤波算法中.进一步,针对其弱可观测性,采用多个被动传感器集中式融合跟踪策略,提出了基于无迹卡尔曼滤波的被动多传感器融合跟踪算法.以3个被动站跟踪为例进行仿真研究,结果表明所提出的算法可达到比经典的扩展卡尔曼滤波算法更高阶的跟踪精度.

针对非线性系统状态估计滤波，有很好的植入性，希望可以帮助到你。

Simulink 模型，基于扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF 估计算法的SOC仿真，毕设。 另外有BBDST工况模块，也有R2016b及R2020两个版本的Simulink。 谨供BMS爱好者学习使用，请勿商用。

UKF无迹卡尔曼滤波算法用于状态参数估计，测试可用