4.UKF的逼近方法则是采用的矩匹配(Moment Matching)方法,即用与想要逼近的分布同期望、同协方差矩阵的高斯分布去逼近它,这里面就涉及到了计算非线性函数在高斯分布下的期望,这是一个积分问题,一个直接的方法是利用蒙特卡洛方法计算,但是蒙特卡洛方法的缺点是需要较多的样本数目才能保证较好的近似...
UKF相比于EKF的精度更高一些,其精度相当于二阶泰勒展开,但速度会略慢一点。UKF另一个巨大优势是不需要计算雅克比矩阵,而有些时候雅克比矩阵也确实的我们无法获得的。 另外UKF与PF(粒子滤波)也有相似之处,只是无迹变换中选择的 粒子是明确的,而粒子滤波中的粒子是随机的。随机的好处是可以用于任意分布,但也具有其...
1. 原理 UKF 是用 unscented transform 无损变换替代了泰勒展开而实现非线性系统的线性化,弥补了 EKF 的缺陷。 但当滤波模型的维度超过3时,UKF会损失掉部分sigma点对后验估计的统计特性,因此精度低于CKF。 2. 无损变换 UT变换根据确定的采样策略,来近似非线性函数的后验均值和方差。根据采样策略不同,相应的Sigma...
——EKF与UKF 目录 前言 扩展卡尔曼滤波 无损卡尔曼滤波 Matlab仿真 一、前言 •卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。•适用于线性、离散和有限维系统。一、前言 •实际应用中，非线性的现象是十分普遍的，此 时就需要采用非线性卡尔...
无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法,采用kalman线性滤波框架,对用于预测方程,使用无迹变换(UnscentedTransform,UT)来处理均值和协方差的非线性传递问题。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...
扩展Kalman滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(ukf)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...
1.2 EKF算法 2扩展卡尔曼滤波算法 首先定义状态转换方程和观测方程xk′=f(xk−1)+ukzk=h(xk′)...
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...
考虑卫星的非线性模型,UKF采用Unscented变换而EKF采用线性化方法对姿态误差进行估计。利用陀螺和磁强计的测量信息,UKF和EKF都可得到三轴稳定卫星的姿态估计值,但UKF的收敛速度高于EKF。数值仿真结果表明,当初始姿态存在大偏差时,所给出的UKF的滤波算法性能明显优于EKF。doi:CNKI:SUN:JSJZ.0.2008-03-016刘星中国科学院...
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。