The 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...
1、EKFEKF与与UKFUKF一、背景一、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过程和测量都属于线性系统, 且误差符误差符合高斯分布合高斯分布的系统。 但是实际上很多系统都存在一定的非线性,表现在过程方程过程方程 (状态方程)是非线性(状态方程)...
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...
% [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_...
因此,需要对噪声测量值进行过滤,从而获得准确的电力系统运行动态。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...
UKF的性能优于EKFPART05EKF和UKF在实践中的应用案例EKF在导航系统中的应用添加标题添加标题添加标题添加标题应用案例:某无人机导航系统,采用EKF算法实现精确控制应用背景:导航系统需要高精度定位,EKF能够提供稳定的估计结果优势分析:EKF能够处理非线性问题,对模型误差具有较强的鲁棒性未来展望:随着无人驾驶技术的发展,EKF...
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...
EKF 是标准的 Kalman 滤波器的扩展,用于处理非线性系统。它通过一阶Taylor展开近似非线性函数,并使用这个近似来更新状态估计。 UKF (Unscented Kalman Filter): UKF 是一种无迹方法,用于处理非线性系统。它使用所谓的"sigma points"来表示状态变量的不确定性,这些sigma点被用于近似非线性函数的概率密度。 EnKF (Ense...
摘要:本文分别利用CDKF、UKF和EKF三种方法对车辆GPS/DR组合导航系统进行了滤波实验,实验结果进一步表明CDKF方法明显优于EKF和UKF方法,是车辆组合导航中一种更理想的非线性滤波方法,从而真正实现了车辆低成本、高精度的实时定位。 1 引言 全球导航定位系统(GPS)...
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...