文章目录主要特点内容包括运行截图基于UKF（无迹卡尔曼滤波）的SINS/GPS集成导航仿真程序（需要基于PSINS工具箱，工具箱是开源的，如果需要，可以确认收货后找我要链接）。该程序能够高效地模拟导航数据，并提供详细的滤波结果及误差分析，适用于科研和工程项目。带详细的中文注释主要

详解工具箱的UKF153代码，最后给出运行结果的解读和代码修改思路文章目录工具箱程序简述函数详解运行结果解读修改思路修改后的结果工具箱本程序需要在安装工具箱后使用，工具箱是开源的，链接：http://www.psins.org.cn/kydm程序简述程序实现基于UKF（无迹卡尔曼滤波）的SI

 

文章目录自适应UKF逐行注释的说明运行结果完整代码各模块解释自适应UKF自适应无迹卡尔曼滤波（AdaptiveUnscentedKalmanFilter，AUKF）是一种用于状态估计的滤波算法。它是基于无迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter，UKF）的改进算法。自适应无迹卡尔曼滤波在无迹

1.课题概述基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统,对比UKF,EKF迭代UKF，迭代EKF四种卡尔曼滤波的控制效果。2.系统仿真结果3.核心程序与模型版本：MATLAB2022aX_iukf=zeros(2,Times1);X_iukf(:,1)=state0;P_iukf=zeros(2,2,Times1);P_iukf(:,:,1

1.课题概述       基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统,对比UKF,EKF迭代UKF，迭代EKF四种卡尔曼滤波的控制效果。 2.系统仿真结果  3.核心程序与模型版本：MATLAB2022a%迭代扩展卡尔曼滤波X_iukf=zeros(2,Times1);X_iukf(:,1)=state0

代码简介基于PSINS的MATLAB工具箱。工具箱给的例程只有单独的EKF等滤波算法，这个程序将三种方法汇总在一起，并进行对比。运行结果真值、EKF、UKF、CKF下的轨迹对比。原创的三维轨迹对比图：分三轴的误差对比图（左）和误差CDF图（右）：源代码%基于PSINS工具箱的EKF、UKF、CKF对

 

前言标题里的EKF、UKF、CKF、PF分别为：扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波、粒子滤波。EKF是扩展卡尔曼滤波，计算快，最常用于非线性状态方程或观测方程下的卡尔曼滤波。但是EKF应对强非线性的系统时，估计效果不如UKF。UKF是无迹卡尔曼滤波/无味卡尔曼滤波，使用U

目录1 主要内容2 部分代码3 程序结果4下载链接1 主要内容该程序对应文章《PowerSystemDynamicStateEstimationUsing ExtendedandUnscentedKalmanFilters》，电力系统状态的准确估计对于提高电力系统的可靠性、弹性、安全性和稳定性具有重要意义，虽然近

复现了论文：车用锂离子电池SOC预估及充电控制策略研究[D],2018,吉林大学的论文，参考文献使用的EKF和UKF的simulink仿真模型。其中含有使用方法以及参考文献。锂电池SOC预测代码获取：EKF、UKF车用锂离子电池SOC预估及充电控制策略研究

基于mmse的不确定电力系统有限次测量的分析估计源代码，matlab代码按照高水平文章复现，保证正确大量可再生分布式能源的预期渗透正推动下一代电力系统走向不确定性，这可能对状态估计的可靠性和复杂性产生巨大影响。因此，结合DERs的随机潮流(SPF)和预测辅助的电力系统状态估计将成为未

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：    2.算法涉及理论知识概要       倒立摆控制，使摆杆尽快达到平衡位置，且无大的振荡和过大的角度和速度的控制系统。当摆杆到达期望位置后，系统能克服随机扰动而保持稳定。该控制系统的输入为小车的位移（即位置）和摆杆的倾

电源滤波器车辆状态估计，扩展卡尔曼滤波EKF，无迹卡尔曼滤波UKF角阶跃输入+整车7自由度模型+UKF状态估计模型+附送EKF状态估计模型，针对于轮毂电机分布式驱动车辆，进行车速，质心侧偏角，横摆角速度估计。模型输入：方向盘转角delta，车辆纵向加速度ax模型输出：横摆角速度wz，纵向车速vx，质心侧偏角

电源滤波器车辆状态估计，扩展卡尔曼滤波EKF，无迹卡尔曼滤波UKF车辆状态估计，扩展卡尔曼滤波EKF，无迹卡尔曼滤波UKF角阶跃输入+整车7自由度模型+UKF状态估计模型+附送EKF状态估计模型，针对于轮毂电机分布式驱动车辆，进行车速，质心侧偏角，横摆角速度估计。模型输入：方向盘转角delta，车辆纵向加

示波器路面附着系数估计_无迹?扩展卡尔曼滤波（UKF/EKF）软件使用：Matlab/Simulink适用场景：采用无迹/扩展卡尔曼滤波UKF进行路面附着系数估计，可实现“不变路面，对接路面和对开路面”等工况的路面附着系数估计。产品simulink源码包含如下模块：→整车模块：7自由度整车模型→估计模块：无迹卡尔

电源滤波器车辆状态估计，扩展卡尔曼滤波EKF，无迹卡尔曼滤波UKF角阶跃输入+整车7自由度模型+UKF状态估计模型+附送EKF状态估计模型，针对于轮毂电机分布式驱动车辆，进行车速，质心侧偏角，横摆角速度估计。模型输入：方向盘转角delta，车辆纵向加速度ax模型输出：横摆角速度wz，纵向车速vx，质心侧偏角

车辆状态估计，扩展卡尔曼滤波EKF，无迹卡尔曼滤波UKF车辆状态估计，扩展卡尔曼滤波EKF，无迹卡尔曼滤波UKF角阶跃输入+整车7自由度模型+UKF状态估计模型+附送EKF状态估计模型，针对于轮毂电机分布式驱动车辆，进行车速，质心侧偏角，横摆角速度估计。模型输入：方向盘转角delta，车辆纵向加速度ax模型

基于二阶RC模型锂电池扩展卡尔曼+无迹卡尔曼滤波算法联合估计EKF-UKF，其中EKF在线辩识所有模型参数欧姆内阻，极化电阻电容，UKF估计soc，循环递推matlab脚本程序sci参考文献ID:26349673074081614

四轮轮毂电机驱动车辆，驱动电机故障状态估计（UKF）软件使用：Matlab/Simulink适用场景：采用无迹卡尔曼滤波UKF进行轮毂电机状态估计，失效电机估计状态为0，正常电机状态为1。产品simulink源码包含如下模块：→工况：方向盘正弦输入→整车模块：7自由度整车模型→估计模块：无迹卡尔曼滤波包含：simulin

路面附着系数估计_无迹扩展卡尔曼滤波（UKF/EKF）软件使用：Matlab/Simulink适用场景：采用无迹/扩展卡尔曼滤波UKF进行路面附着系数估计，可实现“不变路面，对接路面和对开路面”等工况的路面附着系数估计。产品simulink源码包含如下模块：→整车模块：7自由度整车模型→估计模块：无迹卡尔曼滤波，

行驶车辆状态估计，无迹卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波（EKF/UKF）软件使用：Matlab/Simulink适用场景：采用扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波EKF/UKF进行行驶车辆的“车速，质心侧偏角，横摆角速度估计”，可实现多种工况下车辆状态估计。产品simulink源码包含如下模块：→工况:阶跃工况→整车模块：7自由

路面附着系数估计_无迹扩展卡尔曼滤波（UKFEKF）软件使用：MatlabSimulink适用场景：采用无迹扩展卡尔曼滤波UKF进行路面附着系数估计，可实现“不变路面，对接路面和对开路面”等

首先进行一级环形倒立摆的建模过程如下所示：   该次设计所研究的旋转倒立摆系统模型如图1所示，倒立摆模块由倒立摆的摆杆和一个支撑摆杆的旋转臂组成，摆杆固定在旋转臂一端