可以看到,UKF之类(还有一个CKF,就是去掉UKF中的中心点,只采样2n个Sigma Point的方法)的方法实际上并没有将非线性函数线性化,二是用矩匹配以及取样本点的方法来得到一个近似的高斯分布来逼近原来的分布,其核心思想是认为逼近一个分布比起逼近一个非线性函数更简单,可以理解为一种”统计线性...
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点...
而为了统一维度，在计算差值时用以下公式：y=z-h(x_k^{'})有了观测值于预测值之间的误差，可以得...
CKF 是一种特殊的非线性滤波器,用于处理连续系统的状态估计问题。它采用连续化方法处理离散时间系统中的非线性函数,以便更精确地计算状态估计。 Matlab对比代码的内容: 创建一个二维空间的模拟系统,包括距离和相对角度的测量。 使用每种滤波器对该系统进行仿真,并记录估计的距离和角度。 通过比较真实值与估计值,评估各...
目标跟踪性能非线性滤波方法在目标跟踪和导航,工业控制,故障诊断和评估等领域具有广泛的应用,得到了国内外学者的广泛关注和研究.本文对于扩展卡尔曼滤波(EKF),不敏卡尔曼滤波(UKF),容积卡尔曼滤波(CKF)等非线性滤波方法的原理,适用环境和性能做了深入研究,并利用典型的非线性运动模型对算法性能进行了验证和比较.仿真...
可以看到,UKF之类(还有一个CKF,就是去掉UKF中的中心点,只采样2n个Sigma Point的方法)的方法实际上并没有将非线性函数线性化,二是用矩匹配以及取样本点的方法来得到一个近似的高斯分布来逼近原来的分布,其核心思想是认为逼近一个分布比起逼近一个非线性函数更简单,可以理解为一种”统计线性化”的方法...
3UKF滤波算法UKF=UT+KF,算法的实现分成两步走: (1)状态的时间更新 选定状态的个Sigma点; 利用UT变换计算后验均值和方差...,可以看出,Adaptive-UKF在估计误差上与UKF滤波相差不大,而且,它并不需要指定状态转移噪声和观测噪声的参数,将更有利于在实际中的应用。 6总结从整体上看,UKF滤波算法是一个比较优秀的 ...
EKF、UKF和CKF的滤波性能对比研究 常宇健;赵辰 【摘要】普通卡尔曼滤波(KF)可以在线性系统中对目标状态做出最优估计,得到好的滤波效果.然而实际系统总是非线性的,针对非线性系统,常用的解决办法是对非线性系统进行近似线性化处理,从而将非线性问题转变成线性问题.文中分析了扩展卡尔曼(EKF)、无迹卡尔曼(UKF)和...
得到了国内外学者的广泛关注和研究.本文对于扩展卡尔曼滤波(EKF),不敏卡尔曼滤波(UKF),容积卡尔曼滤波(CKF)等非线性滤波方法的原理,适用环境和性能做了深入研究,并利用典型的非线性运动模型对算法性能进行了验证和比较.仿真结果表明,EKF在强非线性环境下精度较差,UKF和CKF精度相近,但CKF算法运算速度更快,更适合实时...
EKF UKF CKF-其它代码类资源半句**ne 上传6.51 KB 文件格式 m CKF UKF EKF 这是我自己编写的关于三种滤波器对于状态估计的应用,并对三种滤波器的性能进行了比较。本程序已经过调试,切实可行,适合初学者。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:3 积分 电信网络下载 ...