二、UKF(无迹卡尔曼滤波) 1. 基本原理 UKF是一种高效的非线性滤波算法,它通过使用无迹变换来处理非线性系统中的不确定性。无迹变换通过选择一组加权采样点(Sigma点),并传播这些点通过非线性函数,来近似非线性函数的概率密度分布。 2. 数学模型 UKF的数学模型同样包括状态方程和观测方程,但状态估计和误差协方差矩...
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，...
扩展卡尔曼滤波(EKF)是一种基于非线性动态系统的滤波算法。它通过对非线性系统进行线性化,将卡尔曼滤波算法应用于非线性系统。EKF的优点是计算效率高,适用于实时处理。然而,由于线性化过程中可能引入误差,因此EKF在处理强非线性系统时可能表现不佳。 二、SIR粒子滤波 SIR粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的滤波算法。它...
尽管扩展卡尔曼滤波在形式上看似复杂，但其本质仍然是对非线性系统进行近似线性化处理，继而应用卡尔曼滤波的理论。这一改进并非增加新的算法特性，而是对原有卡尔曼滤波理论的拓展，使其能够适应更广泛的系统。所以，当你面对非线性系统的挑战时，无需感到畏惧。无迹卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等算法，正...
扩展卡尔曼滤波EKF 无迹卡尔曼滤波UKF 数学模型 实时跟踪 打卡挑战正一算法程序 发消息 【正一算法程序】平台,是为本科生、研究生、博士生和科研学者及工程技术人员提供科研算法与实现程序的视频教学平台。 关注1245 默认收藏夹 1/3 创建者:宋贺雁 收藏 扩展卡尔曼滤波EKF与无迹卡尔曼滤波UKF方法分析数学模型问题...
扩展卡尔曼滤波，无迹卡尔曼滤波，粒子滤波，相同应用背景下，哪个更准?@月只蓝@beefly发自小木虫...
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步骤四、基于无迹卡尔曼滤波与多模型算法相结合建立机动扩展目标系统模型集,从而实现机动扩展目标运动状态和扩展形态的联合跟踪。 假定机动扩展目标在k时刻的状态向量为 , 在k时刻的的参数初始化由运动状态与扩展形态参数联合表征,,式中,是目标的扩展形态参数向量,表示质心运动状态,T表示状态向量的转置,其中,,与分别表...
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1）通过将卡尔曼滤波器集成到变形场公式中，首次将4D辐射场建模为动态系统，从而得到了一种插件式、高效...