前面的KF和EKF都是都将问题转化为线性高斯模型,所以可以直接解出贝叶斯递推公式中的解析形式,方便运算。但对于非线性问题,EKF除了计算量大,还有线性误差的影响,所以这里引入UKF。对于求解非线性模型的贝叶斯递推公式的主要困难在于如何解析的求解一步预测状态分布的概率、(观测方程得到的)似然函数分布密度以及后验条件概...
5.KF,EKF,UKF都是高斯滤波,他们都采用了高斯分布去逼近计算中的某些分布,而如果其中的某些分布是严重非高斯的,比如多峰的情况,这时高斯分布去逼近的方式并不会太好,所以PF粒子滤波等其他的滤波算法采用了另外的方式去逼近,会更适用于这些更一般的情况 延伸阅读: 二、KF算法局限性 该算法线...
legend('EKF', 'UKF', 'EIF') subplot(3,2,2) plot(t, y_val * ekf_abs_mean_error.x, 'b--', LineWidth=1.5); hold on; grid on; plot(t, y_val * ukf_abs_mean_error.x, 'g--', LineWidth=1.5); plot(t, y_val * eif_abs_mean_error.x, 'k--', LineWidth=1.5); title('...
UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行了近似,用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,而不是对非线性函数进行近似,不需要对雅可比矩阵进行求导。同时,UKF没有把高阶项忽略,因此对于非线性分布的统计量有较高的计算精度,有效地克服了EKF的估计精度低、稳定性差的问题。 四、交互多模型卡尔曼滤波 在kalman滤波...
非线性卡尔曼滤波器 ——EKF与UKF 目录 前言 扩展卡尔曼滤波 无损卡尔曼滤波 Matlab仿真 一、前言 •卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。•适用于线性、离散和有限维系统。一、前言 •实际应用中，非线性的现象是十分普遍的，此 时...
EKF与UKF EKF与UKF 一、引言 严格说来,所有的系统都是非线性的,其中许多还是强非线性的。因此,非线性系统估计问题广泛存在于飞行器导航、目标跟踪及工业控制等领域中,具有重要的理论意义和广阔的应用前景。可以说,所有的非线性估计都是近似的,都只能得到次优估计。非线性估计的核心就在于近似,给出非线性估计方法的...
核心原理：使用无迹变换处理非线性问题，通过采样、变换和加权求和来近似概率分布。在预测与更新阶段，UKF包括无迹变换、卡尔曼增益计算和状态更新的公式。特点：精度优于EKF，能够更准确地处理非线性问题，但计算复杂度相对较高。UKF在处理高度非线性问题时表现出色，是实际应用中的一种重要滤波方法。
基于IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪matlab仿真,对比EKF和UKF.仿真输出误差收敛曲线和误差协方差收敛曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 (完整程序运行后无水印) 3.核心程序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 ...
77 0 【状态估计】基于UKF法、AUKF法、EUKF法电力系统状态估计研究(Matlab代码实现) 荔枝科研社 240 0 无人机运送医疗产品的时间联合状态约束违反概率目标的随机预测控制(Matlab代码实现) 荔枝科研社 64 0 电力系统可视化——比PowerWorld还精彩(Matlab实现) 荔枝科研社 164 0 展开 分享你的春日遛娃碎片 ...
这个小项目来自于我大学毕业设计的放着模拟部分,目的是估计锂电池的荷电状态(SOC)。主要完成了扩展卡尔曼滤波(EKF)的实验、参数辨识和仿真。完成无迹卡尔曼滤波(UKF)仿真。 主要的内容 项目中包括锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF),使用了两种方式实现 ...