无损卡尔曼滤波又称无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF),是无损变换(Unscented Transform,UT)与标准卡尔曼滤波体系的结合,通过无损变换变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准卡尔曼体系。 UKF使用的是统计线性化技术,我们把这种线性化的方法叫做无损变换(un...
3. 可加性噪声下的UKF 3.1 UKF流程 3.2 贝叶斯角度推导 参考资料 0. 前言 在前面一篇文章中,介绍的EKF方法解决了如何在非线性系统上应用卡尔曼滤波问题,本文介绍了无迹卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)是另一种在非线性系统上应用卡尔曼滤波的方法。EKF和UKF的出发点都是如何将高斯分布的非线性变换的结果...
无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF),是无损变换(Unscented Transform,UT变换)与标准卡尔曼滤波体系的结合,通过无损变换变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准卡尔曼体系。 也就是说UKF是在KF的基础上加入了UT变换而已。 2 UKF有什么用? 2.1 UKF使用背景 (1)对于某个系统,你拥有准确的数学模型(状态...
Unscented Kalman Filter是解决非线性卡尔曼滤波的另一种思路,它利用Unscented Transform来解决概率分布非线性变换的问题。UnScented Kalman Filter不需要像Extended Kalman Filter一样计算Jacobin矩阵,在计算量大致相当的情况下,能够获得更加精确非线性处理效果。 1.Unscented Kalman Filter的思想 it is easier to approximate...
无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,简称UKF)是一种高效可靠的滤波算法,它基于卡尔曼滤波(Kalman Filter,简称KF)的基础上,通过采用一种新的状态估计方法,能够更好地处理非线性系统。 下面分步骤进行简单介绍: 1. 卡尔曼滤波介绍 卡尔曼滤波是一种线性系统状态估计方法,它能够通过对系统的测量和模型的状态估计,...
无迹卡尔曼滤波(UKF)简介 无迹卡尔曼滤波(UKF)是一种基于无迹变换(UT)的非线性滤波方法。它通过无迹变换来近似非线性函数的概率密度分布,进而实现非线性系统的状态估计。UKF的主要优点包括: 无需对非线性函数进行线性化,可以处理任意形式的非线性系统; 通过无迹变换来近似非线性函数的概率密度分布,具有更高的估计...
无迹卡尔曼滤波原理(Unscented Kalman Filter, UKF)是卡尔曼滤波(Kalman Filter)的一个扩展,主要用于状态变量非线性的情况下进行估计和控制。相比于标准的卡尔曼滤波,UKF可以更好地处理非线性系统,并且不需要进行线性化处理,因此得到了广泛的应用。 在了解无迹卡尔曼滤波之前,需要先了解一下卡尔曼滤波的基本原理。卡尔...
时间序列风速预测模型基于MATLAB的无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter, UKF)、SVR-UKF(Support Vector Regression - Unscented Kalman Filter)和ANN-Kalman(Artificial Neural Network - Kalman Filter)可以采用以下步骤和方法进行实现: 数据准备: 收集历史风速数据,并进行预处理,例如去除异常值、填补缺失值等。
电池状态估计,特别是电池的荷电状态(State of Charge, SoC)估计,在电动汽车、混合动力汽车以及其他电池应用领域中至关重要。无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)是一种非线性滤波方法,特别适用于处理非线性系统的状态估计问题。 4.1 电池模型
自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF)是一种用于状态估计的滤波算法。它是基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的改进算法。 自适应无迹卡尔曼滤波在无迹卡尔曼滤波的基础上,引入了自适应的思想。它通过动态地调整无迹点的数量和分布,以适应系统的动态变化。具体来说,它使用一...