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...
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一般的...
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,以39节点系统为算例验证了方法的有效性。 2 部分代码 clear; clc; %% Power Flow calculation % Y=Ybus_new(case9_new_Sauer); % 9 bus system data obtained from MATPOWER % result=runpf(case9_...
results show that the UKF and EKF can accurately estimate the power system dynamics. The comparative performance of EKF and UKF for the tested case is also provided. Other Kalman filtering techniques along with the machine learning based estimator will be updated in this report soon. All the sou...
EKF和UKF 学号：2010011430姓名:刘庆一 卡尔曼滤波器估计一个用线性随机差分方程描述的离散时间过程的状态变量。但如果被估计的过程和（或）观测变量与过程的关系是非线性的，那应怎么办？将期望和方差线性化的卡尔曼滤波器称作扩展卡尔曼滤波器（ExtendedKalmanFilter），简称EKF。我们将卡尔曼滤波的公式换一种方式表示...
本项目基于MATLAB2022A实现IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪仿真,对比EKF和UKF的性能。通过仿真输出误差收敛曲线和误差协方差收敛曲线,展示三种滤波器的精度差异。核心程序包括数据处理、误差计算及可视化展示。IEKF通过多次迭代线性化过程,增强非线性处理能力;UKF
1、EKF和UKF基础知识回顾 1)EKF算法: EKF滤波算法是建立在KF滤波算法的基础上,核心思想是,对于非线性系统,首先对滤波值 的非线性函数 展开成泰勒级数但只保存一阶及以下部分(舍去二阶和高阶部分),得到近似的线性化模型。然后就是利用KF算法完成对目标的滤波估计等处理。
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 z = z_bar(i,:); [x_u(:,i+1), cov_ukf(:,:,i+1)] = func_ukf(f, x_u(:,i), cov_ukf...
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...
本文将基于EKF和UKF，开发一种联合估计电池SOC和SOH的Matlab代码，并通过仿真验证算法的有效性。1. 系统模型 1.1 电池模型 本研究采用一阶RC电路模型来描述电池的电化学特性，该模型能够较好地反映电池的电压、电流和SOC之间的关系。其方程如下：1.2 健康状态模型 电池的健康状态可以通过电池容量衰减程度来评估。本...