AUKF自适应无迹卡尔曼滤波

在无迹卡尔曼滤波的基础上进行了改进，设计的自适应无迹卡尔曼滤波算法，适合有无迹卡尔曼滤波基础的人进行学习。

function [xPC] = aukf（fstate x P hmeas z Q Rk1C）  
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  
% UKF Unscented Kalman Filter for nonlinear dynamic systems  
% 无损卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter）函数，适用于动态非线性系统  
% for nonlinear dynamic system （noises are assumed as additive）:  
%   x_k+1 = f（x_k） + w_k  
%   z_k = h（x_k） + v_k  
% w ~ N（0Q） meaning w is gaussian noise with covariance Q  
% v ~ N（0R） meaning v is gaussian noise with covariance R  
% =============================参数说明=================================  
% Inputs:   
% fstate  -[function]: 状态方程f（x）  
%     x   -     [vec]: 状态先验估计 “a priori“ state estimate  
%     P   -     [mat]: 方差先验估计 “a priori“ estimated state covariance  
% hmeas   -[function]: 量测方程h（x）  
%     z   -     

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       3203  2019-05-27 15:32  AUKF\aukf.m

     文件        413  2019-05-08 16:23  AUKF\sigmas.m

     文件        723  2019-05-08 16:38  AUKF\ut.m

     目录          0  2019-06-14 16:55  AUKF

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