综上所述,KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF等滤波方法各有其特点和适用范围,在实际应用中需要根据具体问题选择合适的滤波算法。 2 运行结果 部分代码: %% 基本离散kalman滤波 Xkf=kalman(Xkf,u_1,Z,H,P0,Q,R,phi,Tau,N); %% 限制K减小的kalman滤波 Xkf_rk=kalman_restrain_K(Xkf_rk,u_1,Z,H,P0,Q,...
EKF通过在每个时间步骤中使用雅可比矩阵来线性化系统模型和观测模型,然后应用卡尔曼滤波的递归步骤来进行状态估计。尽管EKF在一定程度上解决了非线性系统的问题,但由于线性化可能不准确,因此在高度非线性的系统中可能表现不佳。 2. **无迹卡尔曼滤波(UKF)**:UKF是另一种用于处理非线性系统的卡尔曼滤波扩展。UKF通过...
综上所述,EKF、UKF和PF是三种常用的非线性滤波算法。EKF适用于高斯噪声条件下的非线性问题,但对系统模型准确性要求高。UKF适用于一般的非线性问题,但计算开销较大。PF适用于非线性和非高斯噪声条件下的问题,并具有较好的鲁棒性,但在计算开销方面具有一定的挑战。在实际应用中,我们应根据具体问题的性质和要求选择合适...
UKF在处理非线性函数时，需要对每个sigma点进行大量计算，如使用Runge-Kutta积分时，一个3阶矩阵每次迭代需要进行15个点的运算，相比之下，EKF的计算过程更为简洁。从精度角度看，UKF通过增加计算量来提高精度，但可能在某些情况下低于EKF。UKF在理论性能上可以达到4阶精度，而EKF只能预测状态估计的2阶和...
[精品]EKF、UKF、PF目标跟踪性能的比较 下载积分: 500 内容提示: 第1 期 2007 年 2 月 雷达科 学与技术 R a d a r S c ie n c e a n d T e c hn o Iog y V o1 . 5 N o. 1 F ebruary 20 0 7 E K F 、 U K F 、 PF 目标跟踪性能的比较 万莉 , 刘焰春 , 皮亦鸣 (1. ...
目前SLAM后端都开始用优化的方法来做,题主想要了解一下之前基于滤波的方法,希望有大神能够总结一下各个原理(EKF,UKF,PF,FastSLAM),感激不尽。 作者:半闲居士 链接:https://www.zhihu.com/question/46916554/answer/103411007 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
%EKF UKF PF的三个算法 clear;%tic;x=0.1;%初始状态 x_estimate=1;%状态的估计 e_x_estimate=x_estimate;%EKF的初始估计 u_x_estimate=x_estimate;%UKF的初始估计 p_x_estimate=x_estimate;%PF的初始估计 Q=10;%input('请输入过程噪声方差Q的值:');%过程状态协方差 R=1;%input('请输入测量噪声...
总结:该问题主要涉及了在二维空间中,通过模拟距离和相对角度的测量,对比EKF、UKF、EnKF、PF和CKF这五种滤波器的性能。这通常需要编写相应的Matlab代码来模拟和测试这些滤波器在实际问题中的应用效果。通过这样的比较,可以深入理解各种滤波器的优点和局限性,从而在实际应用中选择最适合的方法。©...
1、% EKF UKF PF 的三个算法 clear; % tic; x = 0.1; % 初始状态 x_estimate = 1;%状态的估计e_x_estimate = x_estimate; %EKF的初始估计 u_x_estimate = x_estimate; %UKF的初始估计 p_x_estimate = x_estimate 2、; %PF的初始估计 Q = 10;%input('请输入过程噪声方差Q的值: '); % ...
常用的几种组合导航算法有扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)、无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)和粒子滤波算法(Particle Filter,PF)。 1扩展卡尔曼滤波算法 EKF滤波算法通过泰勒公式对非线性系统的测量方程和状态方程进行一阶线性化截断,主要包括预测阶段和更新阶段。预测阶段是利用上一...