5.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高斯的,比如多峰的情况,这时高斯分布去逼近的方式并不会太好,所以PF粒子滤波等其他的滤波算法采用了另外的方式去逼近,会更适用于这些更一般的情况 延伸阅读: 二、KF算法局限性 该算法线...
卡尔曼滤波(Kalman Filter)是一种用于估计系统状态的强大工具,适用于线性动态系统和观测的高斯噪声的情况。但是,对于非线性系统和非高斯噪声的情况,卡尔曼滤波可能表现不佳。为了处理这些情况,人们开发了一些扩展的滤波方法,其中最常见的包括扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)。
不敏卡尔曼滤波器(UKF)是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,在高斯环境中,对任何非线性系统都有较好的跟踪性能。粒子滤波器(PF)是用随机样本来近似状态后验概率密度函数,适用于任何非线性非高斯系统。文中通过仿真实验,对三者的性能进行了仿真比较,结果证明在复杂的非高斯非线性环境中,粒子滤波器的性能明显...
它通常通过生成一个粒子集合来近似状态分布,同时利用EnKF的更新步骤来减少计算负担,尤其是在处理具有大量自由度的系统时。 UPF (Unscented Particle Filter): 无迹粒子滤波算法结合了UKF和PF的优点,使用UKF中的sigma点来生成和更新粒子,这样不仅保留了粒子滤波对非线性、非高斯问题的良好适应性,同时通过无迹变换提高了...
其中,扩展卡尔曼滤波(EKF)、SIR粒子滤波和无迹卡尔曼滤波(UKF)是三种广泛使用的滤波算法。本文将通过MATLAB仿真,对比这三种算法在数据预测与跟踪中的性能。 一、扩展卡尔曼滤波(EKF) 扩展卡尔曼滤波(EKF)是一种基于非线性动态系统的滤波算法。它通过对非线性系统进行线性化,将卡尔曼滤波算法应用于非线性系统。EKF的...
一、原始卡尔曼滤波算法(KF)、扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及无迹卡尔曼滤波算法(UKF)三者之间的区别 1.如果本来就是线性高斯的系统,那么其实贝叶斯滤波中预测步和更新步中所用到的某些概率分布本身就是高斯分布,不需要逼近,此时本身就能够解析地递推计算,算出来的结果就是KF,因为它取得是后验期望,所以此时KF在MAP...
u_x_estimate_array=[u_x_estimate];%UKF最优估计值数组 p_x_estimate_array=[p_x_estimate];%PF最优估计值数组 u_k=1;%微调参数 u_symmetry_number=4;%对称的点的个数 u_total_number=2*u_symmetry_number+1;%总的采样点的个数 linear=0.5;N=500;%粒子滤波的粒子数 close all;%粒子滤波初始N...
MATLAB比较EKF(扩展卡尔曼滤波)_UKF(无迹卡尔曼滤波)_PF(粒子滤波)三种估计算法效果仿真程序 输出估计误差,并单独对粒子滤波进行估计及其置信区间可视化,程序已调通,可直接运行。 发现《起风了》 新学期多点新知识 知识 校园学习 MATLAB 扩展卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波 ...
相比之下，UKF（无迹卡尔曼滤波）通过使用无迹变换和sigma点集来描述非线性变换，避免了线性化过程，理论上能应用于不可导函数，但实际应用中存在sigma点选择不当导致的不连续输出均值和协方差偏差，初始统计结果不适用，可能引发结果发散和偏误。PF（粒子滤波）作为蒙特卡洛方法的实例，用于求解一般非线性...
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′)...