改进ukf及其在双馈风力发电机参数辨识中的应用摘要：提出一种基于遗传算法优化的改进ukf参数辨识方法。利用遗传算法较好的全局寻优能力，可以获得比较准确的噪声模型即期望噪声模型。为了解决滤波精度与初始动态特性之间的矛盾，将传统无迹卡尔曼滤波过程分为启动阶段和平稳阶段两部分，在启动阶段引入使系统动态特性较好的噪声模型，而在平稳阶段引入所获得的期望噪声模型。该方法在一定程度上既可解决噪声模型难以准确获得的...
ukf(无迹卡尔曼滤波)算法的matlab程序.function[x,P]=ukf(fstate,x,P,hmeas,z,Q,R)%ukfUnscentedKalmanFilterfornonlineardynamicsystems%[x,P]=ukf(f,x,P,h,z,Q,R)returnsstateestimate,xandstatecovariance,P%fornonlineardynamicsystem(forsimplicity,noisesareassumedasadditive):%x_k+1=f(x_k)+w_k%z_k=h(x_k)+v_k%wherew~N(0,Q)meaningwisgaussiannoisewithcovarianceQ%v~N(0,R)meaningvisgaussiannoisewithcovarianceR%I...
