文章目录 程序组成部分完整代码运行结果主要模块解读：运动模型绘图部分误差统计特性输出 程序组成部分 由模型初始化、运动模型、UKF主体部分、绘图代码和输出部分组成： 完整代码 将下列代码复制粘贴到MATLAB里面，即可运行： % 三维状态量的UKF例程% 作者联系方式：微信matlabfilter（除前期达成一致外，付费咨询）% date: 2024-8-7/V

基本描述 基于MATLAB的无迹卡尔曼滤波算法UKF、SVR-UKF、ANN-Kalman等时间序列风速预测模型 模型步骤 时间序列风速预测模型基于MATLAB的无迹卡尔曼滤波算法（Unscented Kalman Filter, UKF）、SVR-UKF（Support Vector Regression - Unscented Kalman Filter）和ANN-Kalman（Arti

（1）对UKF进行改进，引入PID控制器 参考文献：https://doi.org/10.1155/2021/6665509 模型：Thevenin模型 电池类型：钴酸锂 工况：DST工况和FUDS工况 MATLAB版本：R2021b 在这篇参考文献的基础上，对UKF进行改进，引入PID控制思想，对锂电池SOC进行估计。整体思路和PID-EKF是一致的，换汤不换药。 关于PID-EKF/AE

pdf和图片链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1q8tIy1q5gqlhYEKH1l8frg  提取码：yyds 1.1概述 无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter),最初由Julier和Uhlmann提出，使用了一种不同的方法来计算误差协方差矩阵。它不使用(连续时间)黎卡提方程(Riccati Equations,形如、 的一类非线性方程)或

在前面得到了AFFRLS参数辨识结果，将动态的辨识参数用于SOC估算，估算方法为无迹卡尔曼滤波算法。刚开始学习不太确定自己的结果是不是正确的话，可以参考一下下面的图形。工况为FUDS工况，结果如下  估计器1为AFFRLS参数下的UKF估算，估计器2为辨识结果取平均值后的估算结果。 误差图：  Q或R参数需要调试到合适的数值，曲线有高有低说明UKF有对安时积分法其修正作用。后

目录 1.课题概述 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 4.系统原理简介 4.1 电池模型 4.2 无迹卡尔曼滤波（UKF） 4.3 UKF在电池SoC估计中的应用 5.完整工程文件 1.课题概述        通过UKF无迹卡尔曼滤波对电池的SOC进行估计，并对比电池真实的SOC，输出两者的对比仿真结果。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 版本：MAT

无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）：理论和应用 卡尔曼滤波是一种强大的状态估计方法，广泛应用于控制系统、导航、机器人等领域。然而，传统的卡尔曼滤波假设系统是线性的，而在实际应用中，许多系统具有非线性特性。为了解决这一问题，无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）应运而生，它通过采用无迹变换来处理非线性系统。 线性卡尔曼滤波

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 功能说明： UKF在目标跟踪中的应用% 参数说明： 1、状态6维，x方向的位置、速度、加速度；% y方向的位置、速度、加速度；% 2、观测信息为距离和角度；% 详细原理介绍及中文

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 无迹Kalman滤波在目标跟踪中的应用% 详细原理介绍及中文注释请参考：% 《卡尔曼滤波原理及应用-MATLAB仿真》，电子工业出版社，黄小平著。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%