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. 数学模型 UKF的数学模型同样包括状态方程和观测方程,但状态估计和误差协方差矩阵的更新是通过无迹变换得到的Sigma点进行...
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...
2. **无迹卡尔曼滤波(UKF)**:UKF是另一种用于处理非线性系统的卡尔曼滤波扩展。UKF通过选择一组称为Sigma点的状态样本来近似状态的概率分布。这些Sigma点经过非线性变换,然后通过卡尔曼滤波的步骤进行估计。与EKF相比,UKF在处理非线性系统时更加准确,因为它避免了对系统进行线性化。 3. **粒子滤波(PF)**:粒子...
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 该算法线性化会引入阶段误差从而...
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...
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...
的后验概率分布——这条路直接通向卡尔曼滤波器。卡尔曼是线性系统的递推形式(recursive,也就是从 估计 )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...
一种融合UKF和EKF的粒子滤波状态估计算法 热度: %EKFUKFPF的三个算法 clear; %tic; x=0.1;%态初始状 x_estimate=1;%态态态态状的估 e_x_estimate=x_estimate;%EKF态的初始估 u_x_estimate=x_estimate;%UKF态的初始估 p_x_estimate=x_estimate;%PF态的初始估 ...
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...
卡尔曼滤波算法在非线性系统状态估计中,粒子滤波算法获得了广泛的应用.在扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和不敏卡尔曼滤波算法(UKF)的基础上,提出一种使用融合算法产生重点性建议分布的粒子滤波算法(FPF).通过实例将该算法与已有的粒子滤波算法进行比较,仿真结果表明该算法各方面性能改进效果明显....