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...
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...
% [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_...
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...
扩展卡尔曼滤波器是一种递归贝叶斯滤波器,适用于非线性系统的状态估计。它通过线性化非线性函数,利用卡尔曼滤波器的递推公式进行状态估计和预测。EKF能够较好地处理系统噪声和测量噪声,但对非线性函数的线性化过程可能引入误差。 无迹卡尔曼滤波器(UKF) 无迹卡尔曼滤波器是一种基于无迹变换的卡尔曼滤波器,适用于非...
EKF流程: 1.初始化: 选择初始状态估计值$\hat{x}_0$和协方差矩阵$P_0$。 确定过程噪声协方差矩阵$Q$和测量噪声协方差矩阵$R$。 2.预测步骤: 使用系统模型预测下一时刻的状态:$\hat{x}_{k|k-1} = f(\hat{x}_{k-1|k-1}, u_k)$,其中$f$是系统的状态转移函数,$u_k$是控制输入。 计算预测...
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
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...