【滤波跟踪】基于量测非线性模型进行仿真；通过对比分析EKF，UKF和PF粒子滤波的性能附Matlab代码

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🔥内容介绍

一、仿真背景与量测非线性模型构建

在目标跟踪、状态估计等工程领域，量测系统常因传感器特性、环境干扰等因素呈现非线性特征，传统线性滤波算法（如卡尔曼滤波 KF）难以满足精度要求。本文基于典型量测非线性模型开展仿真实验，旨在通过对比扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）与粒子滤波（PF）的性能，为非线性系统的滤波方案选择提供参考。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%本例对基于量测非线性模型（正切），进行了仿真；通过对比分析EKF，UKF和PF粒子滤%波的性能。仿真结果可以看出粒子滤波器比UKF优越，UKF比EKF性能优越。可作为学习%滤波器的参考资料。

clear all;

close all;

clc;%Clear command window.

Q = 0.001^2; % process noise covariance

R = 0.005^2; % measurement noise covariance

N = 100;% The number of particles in the particle filter

st = 30; % simulation length(time)

eps = 1.0e-017;

x0 = [-0.05000,0.00100,0.70000,-0.055000]'; % initial state

%x = [0.0,0.0,0.40000,-0.05]';

x = x0;

xA = [x(1)];%Array:Save the true X -position

yA = [x(3)];%Array:Save Y-Position

ZA = [];

%初始化系统方程系数

F=[ 1.0 1.0 0.0 0.0;

0.0 1.0 0.0 0.0;

0.0 0.0 1.0 1.0;

0.0 0.0 0.0 1.0];

G=[0.5 0.0;

1.0 0.0;

0.0 0.5;

0.0 1.0];

%%%%%%%%%%%%

for k = 1 : st

%two equation

x = F * x + G * sqrt(Q)*[randn,randn]';%状态方程

z = atan(x(3)/x(1)) + sqrt(R) * randn; %观测方程

xA = [xA x(1)];

yA = [yA x(3)];

ZA = [ZA z];

end

k = 0:st;

figure(1);

plot(xA,yA,'b*',0,0,'ro');

xlabel('x'); ylabel('y');

legend('Target Position','Observation Position');

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%pause

%for jj = 1:1%%%运动次数

P = [0.5,0,0,0;

0,0.005,0,0;

🔗 参考文献

[1]王博.水下目标被动跟踪系统的建模和滤波算法研究[D].西北工业大学[2026-01-06].DOI:10.7666/d.y930570.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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