% [Xukf(:,k),Pukf]=ukf1(Xukf(:,k-1),Pukf,Z(k),Q,R,k); end err_ekf=zeros(1,N); err_ukf=zeros(1,N); fork=1:N err_ekf(k)=abs(Xekf(1,k)-X(1,k)); err_ukf(k)=abs(Xukf(1,k)-X(1,k)); end XX=X-W; err_ave_ekf=sum(err_ekf)/N err_ave_ukf=sum(err_...
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...
而采用EKF的位置误差比较大;从表2也可以得出,对于经纬度误差均值和东北向速度误差来说,CDKF和UKF两种算法也明显优于EKF,可见,CDKF滤波的定位精度和可靠性都大大高于了EKF,但是UKF的计算量相对EKF略有增加,而由于CDKF相对UKF的计算参数减少,因此逼近速度相对...
EKFUKFPF三种算法的比较粒子滤波matlab仿真程. 热度: EKF和UKF 热度: %EKFUKFPF的三个算法 clear; %tic; x=0.1;%态初始状 x_estimate=1;%态态态态状的估 e_x_estimate=x_estimate;%EKF态的初始估 u_x_estimate=x_estimate;%UKF态的初始估
1、% EKF UKF PF三种算法对比clcclose allclear;% 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...
cnEKF 与 UKF 的性能比较及应用张 文 1 ,孙瑞胜 2(南京理工大学 1. 泰州科技学院,江苏 泰州 225300;2. 能源与动力工程学院,江苏 南京 210094)摘 要:该文分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)的基本原理和特点,并以跟踪系统和捷联惯导系统(SINS)的动基座对准为对象,分别采用这两种算法对其进行了...
%图一:真实状态和EKF滤波状态比较 %图二:真实状态和UKF滤波状态比较 %图三:EKF滤波误差浮动范围 %图四:UKF滤波误差浮动范围 N=150;%仿真时间 L=1; Q=6;%噪声方差 R=1; W=sqrtm(Q)*randn(L,N); V=sqrt(R)*randn(1,N); X=zeros(L,N); ...
UKF与EKF在GPS_INS超紧组合导航中的应用比较
多被动传感器UKF与EKF算法的应用与比较.pdf,第 31 ~量第 5 期 2009 年 5 月 系统工程与电子技术 Vol. 31 No.5 岛1ay 2009 Systcm;; En日incering and Elcctronics 文拿编号: 1001-506X(2009)05唰 1083-04 多被动传感器 UKF 与 EKF 算法的应用与比较 宋拥平,姬红兵 〈西安电
EKF 方法和 UKF 方法进行信息 融合的比较研究 。 1INS燉GPS 超紧组合导航系统滤波 结构 超紧组合的目的是在惯导的辅助下 ,GPS 接受 机可以保持在高动态条件下稳定 。 超紧组合的优点 是将 GPS燉INS 组合滤波出来的多普勒频移反馈到 GPS 接收机跟踪环路 。 其结构如图 1 所示 。 这种结 构改变了传统意义上...