扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）和容积卡尔曼滤波（CKF）。通过对比这三种算法在相同动态系统下的表现，用户能够深入理解每种滤波器的优缺点，为自己的项目选择最合适的技术方案。
主要特点
- 三种滤波算法对比：同时实现EKF、UKF和CKF，便于用户直观比较不同算法在相同条件下的性能。
- 高精度状态估计：三种算法各具优势，适合不同的非线性和动态环境，确保高准确度的状态估计。
- 可视化分析：提供多种图形输出，包括真实状态、未滤波状态和三种滤波器的估计值，帮助用户直观理解滤波效果。
- 误差评估：计算并展示每种算法的误差，提供详尽的性能分析，支持用户评估不同算法的适用性。
应用场景
- 导航与定位：适用于无人机、机器人及其他移动设备的实时导航与定位。
- 动态系统分析：在复杂环境中，优化状态估计与信号处理，增强系统的稳定性。
- 数据融合：有效融合来自多个传感器的数据，提升系统的鲁棒性与精确度。
代码功能
- 初始化滤波模型：设定时间序列、过程噪声、观测噪声及初始状态。
- 运动模型构建：通过迭代计算真实状态、未滤波状态及观测值。
- EKF实现：使用扩展卡尔曼滤波算法进行状态估计。
- UKF实现：使用无迹卡尔曼滤波算法进行状态估计。
- CKF实现：使用容积卡尔曼滤波算法进行状态估计。
- 结果可视化：展示三种滤波器的估计结果及误差。
源代码
部分代码如下：
% EKF+UKF+CKF，三个滤波效果对比
% author:Evand©2024
% date: 2024-05-01/Ver1
clear;clc;close all;
rng(0);
%% 滤波模型初始化
% 定义时间序列
t = 1:1:1000;
% 过程噪声协方差矩阵和过程噪声
Q = 1*diag([1,1,1]);
w = sqrt(Q)randn(size(Q,1),length(t));
% 观测噪声协方差矩阵和观测噪声
R = 1diag([1,1,1]);
v = sqrt(R)randn(size(R,1),length(t));
% 初始状态估计协方差矩阵
P0 = 1eye(3);
% 初始化状态向量
X = zeros(3,length(t));演示视频和下载链接：
哔哩哔哩工房 (bilibili.com)
https://gf.bilibili.com/item/detail/1105303012
运行结果
三轴状态量对比：
三轴误差对比：
数值输出：
