综上所述,EKF、UKF和PF是三种常用的非线性滤波算法。EKF适用于高斯噪声条件下的非线性问题,但对系统模型准确性要求高。UKF适用于一般的非线性问题,但计算开销较大。PF适用于非线性和非高斯噪声条件下的问题,并具有较好的鲁棒性,但在计算开销方面具有一定的挑战。在实际应用中,我们应根据具体问题的性质和要求选择合适...
2.4 UKF2.5 粒子滤波PF2.6 EKF、UKF、PF三个算法比较部分代码: %粒子滤波pf tic; Xpf=PF(Xpf,Z,Q,R,M,N); toc; tic; Xukf=UKF(Xukf,Z,N+1,Q,R); toc; for i=1:N+1 Err_Obs(i)=RMS(X(:,i),Z(:,i));%滤波前的误差 Err_UKF(i)=RMS(X(:,i),Xukf(:,i));%滤波后的误差 ...
总之,EKF、UKF、PF及其变种(如EPF、UPF)通过不同的方式解决了非线性、非高斯系统中的状态估计问题,根据具体应用场景的需求和条件选择合适的算法至关重要。随着研究的深入,不断有新的优化和混合策略被提出,以进一步提高算法的性能和实用性。 2 运行结果3
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动...
%EKF UKF PF的三个算法 clear;%tic;x=0.1;%初始状态 x_estimate=1;%状态的估计 e_x_estimate=x_estimate;%EKF的初始估计 u_x_estimate=x_estimate;%UKF的初始估计 p_x_estimate=x_estimate;%PF的初始估计 Q=10;%input('请输入过程噪声方差Q的值:');%过程状态协方差 R=1;%input('请输入测量噪声...
总结:该问题主要涉及了在二维空间中,通过模拟距离和相对角度的测量,对比EKF、UKF、EnKF、PF和CKF这五种滤波器的性能。这通常需要编写相应的Matlab代码来模拟和测试这些滤波器在实际问题中的应用效果。通过这样的比较,可以深入理解各种滤波器的优点和局限性,从而在实际应用中选择最适合的方法。©...
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...
KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、UKF、拓展卡尔曼滤波目标滤波研究(Matlab代码实现), 视频播放量 8、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 资源下载,崴信:荔枝科研社,相关视频:【基于扩展的卡尔曼滤波
[精品]EKF、UKF、PF目标跟踪性能的比较 下载积分:500 内容提示: 第1 期 2007 年 2 月 雷达科 学与技术 R a d a r S c ie n c e a n d T e c hn o Iog y V o1 . 5 N o. 1 F ebruary 20 0 7 E K F 、 U K F 、 PF 目标跟踪性能的比较 万莉 , 刘焰春 , 皮亦鸣 (1. ...
)的无偏最优估计。由于解释EKF和UKF都得用它,所以我们来推一推。如果读者不感兴趣,可以跳过公式推导环节。 符号:用 表示 的后验概率,用 表示它的先验概率。因为系统是线性的,噪声是高斯的,所以状态也服从高斯分布,需要计算它的均值和协方差矩阵。记第 ...