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...
CDKF滤波算法的优势在于它克服了EKF方法的缺点,滤波时不需要系统模型的具体解析形式,并充分考虑了随机变量的噪声统计特性,具有比EKF更小的线性化误差和更高的定位精度,它对状态协方差的敏感性要低得多,且逼近速度快于UKF。研究发现CDKF的另一个优点是只使用...
EKF_UKF_PF目标跟踪性能的比较_万莉
针对EKF姿态融合算法的缺点,研究人员提出了许多改进方法,如扩展卡尔曼滤波(EKF的扩展)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波等。这些改进方法在提高姿态估计精度和抗干扰能力方面具有较好的效果。 五、总结 EKF姿态融合算法是一种常用的用于估计物体姿态的滤波算法。通过融合不同传感器的测量数据,可以提供准确的姿态估计结果。
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)...
——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...
关系的矩阵EKF的优缺点优点:可以对非线性系统进行线性化处理,计算量较小缺点: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EKF的应用场景添加标题添加标题添加标题添加标题机器人导航无人机定位自动驾驶系统气象预测PART03无迹卡尔曼滤波(UKF)UKF的基本原理概述:无迹卡尔曼滤波(UKF)是一种非线性滤波...