如需帮助，或有导航、定位滤波相关的代码定制需求，可从个人主页左侧联系我本程序构建了一个典型的一维非线性状态估计场景，在统一的状态转移模型、平方非线性观测模型、过程噪声和测量噪声条件下，对扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、容积卡尔曼滤波（CKF）和粒子滤波（PF）四种非线性滤波方法进行对比分析。订阅专栏后，可直接查看源代码，粘贴到MATLAB空脚本中即可直接运行、得到结果文章目录运行结果MATLAB源代码程序详解一维非线性状态估计模型非线性状态转移模型平方非线性观测模型扩展卡尔曼滤波 EKF容积卡尔曼滤波 CKF程序整体流程运行结果输出结果主要内容状态估计曲线对比真实状态、未滤波状态以及 EKF、UKF、CKF、PF 的估计结果状态误差曲线展示各方法估计误差随时间的变化情况RMSE 柱状图对比不同方法的总体均方根误差命令行统计结果输出 RMSE、MAE、最大绝对误差和误差标准差具体如下：