二、扩展Kalman滤波(EKF)算法 EKF算法是一种近似方法，它将非线性模型在状态估计值附近作泰勒级数展开，并在一阶截断，用得到的一阶近似项作为原状态方程和测量方程近似表达形式，从而实现线性化同时假定线性化后的状态依然服从高斯分布，然后对线性化后的系统采用标准卡尔曼滤波获得状态估计。采用局部线性化技术，能得到...
扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波 EKF与UKF 一、背景 普通卡尔曼滤波是在线性高斯情况下利用最小均方误差准则获得目标的动态估计，适应于过程和测量都属于线性系统，且误差符合高斯分布的系统。但是实际上很多系统都存在一定的非线性，表现在过程方程（状态方程）是非线性的，或者观测与...
( UKFUKF)二、扩展二、扩展KalmanKalman滤波滤波(EKF)(EKF)算法算法 l EKF算法是一种近似方法,它将非线性模型在状态估计值附近作泰勒级数展开,并在一阶截断,用得到的一阶近似项作为原状态方程和测量方程近似表达形式,从而实现线性化同时假定线性化后的状态依然服从高斯分布,然后对线性化后的系统采用标准卡尔曼滤波...
二、扩展Kalman滤波(EKF)算法 EKF算法是一种近似方法，它将非线性模型在状态估计值附近作泰勒级数展开，并在一阶截断，用得到的一阶近似项作为原状态方程和测量方程近似表达形式，从而实现线性化同时假定线性化后的状态依然服从高斯分布，然后对线性化后的系统采用标准卡尔曼滤波获得状态估计。采用局部线性化技术，能...
在这项工作中，卡尔曼滤波器之所以被采用，是因为它具有以下优点：首先，它计算效率高，可以实现实时监测...
如果因为非线性三个字，就放弃卡尔曼滤波，那就有点暴殄天物了。要想继续使用卡尔曼滤波，就得做点其他工作进行改进，扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）就是在此背景下提出的。这里提一句题外话，关于卡尔曼滤波的改进形式有很多种，比较著名的除了扩展卡尔曼滤波，还有无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman ...
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。
本文讨论了估计嵌入噪声的窄带谐波信号的频率问题;特别是基于卡尔曼滤波器的方法,例如扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 和无迹卡尔曼滤波器 (UKF)。为了评估算法实现的估计质量,引入了两个标准:性能指数(PI)和鲁棒性指数(RI),以及辅助收敛比。已对记录的真实信号和生成的噪声信号进行了测试。详细文章见第3部分。
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 2.3 M估计鲁棒容积卡尔曼滤波 2.4 采用无迹卡尔曼滤波对无人机俯仰角、原始角、偏航角进行估计 2.5 利用卡尔曼滤波进行无人机位置跟踪 部分代码: %%Target Tracking clc; clear all;
这一章将介绍卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波以及无迹卡尔曼滤波,并从贝叶斯滤波的角度来进行分析并完成数学推导。如果您对贝叶斯滤波不了解,可以查阅相关书籍或阅读【概率机器人 2 递归状态估计】。 这三种滤波方式都假设状态变量xtxt的置信度bel(xt)bel(xt)为正态分布,这样在计算xtxt的置信度时,只需要计算出其分布的...