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...
UKF是一种高效的非线性滤波算法,它通过使用无迹变换来处理非线性系统中的不确定性。无迹变换通过选择一组加权采样点(Sigma点),并传播这些点通过非线性函数,来近似非线性函数的概率密度分布。 2. 数学模型 UKF的数学模型同样包括状态方程和观测方程,但状态估计和误差协方差矩阵的更新是通过无迹变换得到的Sigma点进行...
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...
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...
——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...
6 无迹卡尔曼滤波算法(UKF) 该算法的核心思想是:采用UT变换,利用一组Sigma采样点来描述随机变量的高斯分布,然后通过非线性函数的传递,再利用加权统计线性回归技术来近似非x线性函数的后验均值和方差。 “ 相比于EKF,UKF的估计精度能够达到泰勒级数展开的二阶精度。其本质是:近似非线性函数的均值和方差远比近似非线...
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、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。
这个小项目来自于我大学毕业设计的放着模拟部分,目的是估计锂电池的荷电状态(SOC)。主要完成了扩展卡尔曼滤波(EKF)的实验、参数辨识和仿真。完成无迹卡尔曼滤波(UKF)仿真。 主要的内容 项目中包括锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF),使用了两种方式实现 ...
(2)UKF与EKF的重要差异是EKF是对高度复杂非线性系统模型函数进行泰勒展开,对展开式进行一阶线性截断处理,这样便可将模型转化为计算机处理的线性问题,然后进行卡尔曼滤波,因此EKF是一种次优滤波,但由于考虑了泰勒级数的展开,因此大大增加屯其运算量.与对非线性函数的近似相比,高斯分布的近似要简单得多.UKF能获得精确...