二、扩展Kalman滤波(EKF)算法 将线性化后的状态转移矩阵和观测矩阵代入到标准卡尔曼滤波框架中，即得到扩展卡尔曼滤波。因为EKF忽略了非线性函数泰勒展开的高阶项，仅仅用了一阶项，是非线性函数在局部线性化的结果，这就给估计带来了很大误差，所以只有当系统的状态方程和观测方程都接近线性且连续时，EKF的滤波结果才...
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...
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，...
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...
1、,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,或者观测与状态之间的关系(测量方程)是非线性的。这种情况下就不能使用...
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。
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...
卡尔曼滤波，这个在众多算法中独领风骚的存在，却在某种程度上受限于其对线性系统的假设。那么，为何在面对非线性系统时，我们会考虑使用无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波呢？首先，让我们明确一点，所谓线性系统，可以简单理解为，如果两个变量的关系满足某种线性关系，那么这个关系就构成了线性系统的基础。
(无迹卡尔曼滤波):计算复杂度较低,采用非参数化估计方法,适用于非线性系统估计精度比较EKF:扩展卡尔曼滤波,适用于非线性系统,通过线性化方法进行近似,估计精度相对较低UKF:无迹卡尔曼滤波,适用于非线性系统,采用无迹变换方法,估计精度相对较高适用性比较EKF适用于线性高斯系统UKF适用于非线性非高斯系统EKF对参数误差...