一、原始卡尔曼滤波算法(KF)、扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及无迹卡尔曼滤波算法(UKF)三者之间的区别 1.如果本来就是线性高斯的系统,那么其实贝叶斯滤波中预测步和更新步中所用到的某些概率分布本身就是高斯分布,不需要逼近,此时本身就能够解析地递推计算,算出来的结果就是KF,因为它取得是后验期望,所以此时KF在MAP...
一、原始卡尔曼滤波算法(KF)、扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及无迹卡尔曼滤波算法(UKF)三者之间的区别 1.如果本来就是线性高斯的系统,那么其实贝叶斯滤波中预测步和更新步中所用到的某些概率分布本身就是高斯分布,不需要逼近,此时本身就能够解析地递推计算,算出来的结果就是KF,因为它取得是后...
bel(xt)=ηp(zt|xt)¯¯¯¯¯¯¯bel(xt)(3.2)(3.2)bel(xt)=ηp(zt|xt)bel¯(xt) 卡尔曼滤波是通过合理的假设以方便实现以上的计算,具体而言就是假设p(xt|xt−1,ut)bel(xt−1)p(xt|xt−1,ut)bel(xt−1)和p(zt|xt)p(zt|xt)为高斯分布,这样就可以用均值μtμt和方差...
环,其准确性直接影响无人机的定位精度和控制效果。 【状态估计】卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、库图尔卡尔曼滤波、M-估计、鲁棒立方卡尔曼滤波器实现无人机位置跟踪、迎角和俯仰角跟踪,方向角度跟踪等研究(Matlab代实现) 2 运行结果 2.1 采用扩展卡尔曼滤波的无人机 2.2容积卡尔曼滤波角度跟踪方向 ...
然后,它将上一时刻获得的状态信息的后验分布作为新的先验分布,利用贝叶斯定理,建立一个贝叶斯递推过程,从而得到了贝叶斯递推公式,像常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波以及粒子滤波都是通过不同模型假设来近似最优贝叶斯滤波得到的。这也是滤波问题的基本思路。所有贝叶斯估计问题的目的都是求解感兴趣...
然后,它将上一时刻获得的状态信息的后验分布作为新的先验分布,利用贝叶斯定理,建立一个贝叶斯递推过程,从而得到了贝叶斯递推公式,像常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波以及粒子滤波都是通过不同模型假设来近似最优贝叶斯滤波得到的。这也是滤波问题的基本思路。所有贝叶斯估计问题的目的都是求解感兴趣...
卡尔曼滤波在贝叶斯滤波的基础上,用高斯分布来描述状态量,这样便只需要迭代计算均值和方差两个量便可以完整描述机器人状态。 因此这便要求在任意时刻状态都服从高斯分布,为此卡尔曼滤波中做了三个假设,构造出…
想常用的卡尔曼滤波(KF),扩展卡尔曼滤波(EKF),无迹卡尔曼滤波(UKF),粒子滤波(PF)都是通过不同的假设来近似最优贝叶斯滤波得到的。在贝叶斯框架下,通过动态参数的先验概率密度和观测似然函数来求解感兴趣参数的后验概率密度。其在目标定位、跟踪中得到广泛应用。
1.1 EKF概述 扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)是卡尔曼滤波的非线性版本,在状态转移...
本程序采用两种方法,分别是扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF),对电力系统进行动态状态估计,...