缺点:对初值敏感,容易陷入局部最小值,且对系统模型的准确性要求较高。 二、UKF(无迹卡尔曼滤波) 1. 基本原理 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...
UKF的优点是相对较好地处理了非线性系统和非高斯噪声,但在处理维数较高的问题时,计算开销较大。 最后,PF是一种基于粒子的滤波方法,通过使用一组代表系统状态的粒子来近似概率密度函数。PF的优点是它可以处理非线性系统和非高斯噪声,并且在系统模型不准确或缺乏确定性时,具有较好的鲁棒性。由于粒子的数量可以灵活调整...
UKF的优点是能够在处理非线性系统时保持较高的精度,同时保持较低的计算复杂度。然而,UKF在处理高维度系统时仍可能面临计算量过大的问题。 为了对比这三种滤波算法的性能,我们将使用MATLAB进行仿真。首先,我们将定义一个非线性动态系统作为仿真对象。然后,我们将分别使用EKF、SIR粒子滤波和UKF对该系统进行预测和跟踪。在...
EKF_UKF_PF目标跟踪性能的比较_万莉
但局限性体现在对强非线性系统的处理效果下降,线性化误差会导致估计偏差累积。当系统非线性程度较高时,可能产生发散现象。此时需要采用更高阶的近似方法(如二阶EKF)或切换至无迹卡尔曼滤波(UKF)等替代方案。实际应用中,EKF的性能高度依赖于系统模型的精确度和噪声统计特性的准确性。
KF,EKF,UKF都是高斯滤波，他们都采用了高斯分布去逼近计算中的某些分布，而如果其中的某些分布是严重非...
在虚拟现实领域，EKF姿态融合算法用于追踪用户的头部姿态，实现对虚拟场景的交互控制。通过融合陀螺仪和加速度计等传感器的测量数据，可以实时准确地捕捉用户的头部运动。三、优缺点分析 EKF姿态融合算法具有以下优点：1. 算法简单，计算效率高。2. 能够校正传感器的误差，提高姿态估计的准确性。3. 适用于多种传感器的...
为了解决普通KF仅能处理线性数据的问题,从而就有了用于解决非线性数据的基于KF的推展:拓展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。KF主要应用于系统方程和量测方程为线性的的场景,EKF应用于轻度非线性场景,而UKF则在强非线性情况下有更好的表现。 1.1 先验概率和后验概率 ...
——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...