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...
《CKF滤波算法及其在航天器自主导航中的应用》是一篇非常好的论文,详细介绍推到了容积卡尔曼滤波(CKF)的原理及其与UKF的对比。 1. 基本滤波问题 其中公式3.1.5 由公式3.1.4根据 3...)是在预测(时间更新)步骤中根据上一时刻的后验概率P(xk-1 | Dk-1)和状态转移概率计算而来。由先验概率计算后验概率的过程...
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。 EKFUKF 近似方法 泰勒展开 无迹变换 被近似处理的对象 非线性函数 非线性函数的概率密度分布 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点及其均值权值和方差...
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...
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...
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′)...
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...
在调节自适应卡尔曼滤波时,需要注意的参数和矩阵都对滤波器的性能有直接影响。本文给出详细的说明,包括相关公式和 MATLAB 代码示例 文章目录 需要调节的参数 1. **过程噪声协方差矩阵 Q Q Q**: 2. **测量噪声协方差矩阵 R R R**: 3. **初始状态估计 X 0 X_0 X0和初始误差协方差 P 0 P_0 ...
《CKF滤波算法及其在航天器自主导航中的应用》是一篇非常好的论文,详细介绍推到了容积卡尔曼滤波(CKF)的原理及其与UKF的对比。 1. 基本滤波问题 其中公式3.1.5 由公式3.1.4根据 3...) 是在预测(时间更新)步骤中根据上一时刻的后验概率 P(xk-1 | Dk-1) 和 状态转移概率 计算而来。由先验概率计算后验概率...