标题中的"ukf.rar_matlab例程_matlab_"表明了这个压缩包主要包含与Unscented Kalman Filter（UKF）相关的MATLAB代码示例。UKF是一种滤波算法，用于估计动态系统中的状态变量，尤其适用于非线性系统的估计问题。MATLAB作为一种强大的数学计算软件，常常被用来实现各种滤波算法。
描述中提到"基于ukf目标追踪"，这表明这些MATLAB代码可能用于解决目标跟踪问题，即在存在噪声和不确定性的情况下，通过连续的传感器数据来估计运动目标的位置和速度。"包含sigma采样、ut变换、ukf的m文件"意味着压缩包里有实现UKF算法的关键步骤，包括Sigma点采样（用于近似非线性函数的统计特性）、Unscented Transform（UT，用于将非线性转换到预测的Sigma点上）以及UKF的主算法。"一个简单的追踪实例"则意味着有一个实际应用的例子，可以帮助用户理解如何将UKF应用于具体问题。
UKF是卡尔曼滤波器的一种扩展，传统卡尔曼滤波在处理非线性系统时性能受限。UKF通过选取代表系统状态分布的少量关键样本（Sigma点）来近似系统状态，并利用这些点进行预测和更新，从而在非线性环境中保持良好的估计性能。
在MATLAB环境中，".m"文件是脚本或函数文件，通常包含了可执行的MATLAB代码。在这个例子中，这些.m文件可能是定义了UKF算法的核心函数，如初始化、预测、更新步骤，以及可能的辅助函数，用于处理目标跟踪的数据输入和输出。
这个压缩包提供了一个关于如何在MATLAB中实现UKF进行目标跟踪的完整案例。学习者可以通过阅读和运行这些代码，深入理解UKF的工作原理，以及如何将其应用于实际问题。这不仅有助于提升对非线性滤波的理解，也能增强MATLAB编程能力，特别是处理信号处理和控制系统的技能。对于想在自动驾驶、无人机导航、雷达跟踪等领域工作的工程师来说，这种知识是非常宝贵的。
