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...
UKF是对卡尔曼滤波的扩展,解决了在非线性系统中的状态估计问题。 UKF通过对状态变量进行非线性变换,生成一组采样点(Sigma点),然后通过这些采样点来近似系统的状态和观测模型的非线性部分。 最后,通过加权平均估计出最终的状态估计。 优点 相对于扩展卡尔曼滤波(EKF),UKF不需要对非线性函数进行线性化,因此具有更高的...
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...
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...
UKF 是一种无迹方法,用于处理非线性系统。它使用所谓的"sigma points"来表示状态变量的不确定性,这些sigma点被用于近似非线性函数的概率密度。 EnKF (Ensemble Kalman Filter): EnKF 是一种用于数据同化的统计滤波方法,特别适用于处理具有高维度和复杂非线性的问题。它使用一组样本(或“ensemble”)来表示状态变量的...
此时,非线性估计方法应运而生,例如无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)和粒子滤波(Particle Filter, PF)。 其中,UKF沿用卡尔曼滤波的基本框架,仍然基于系统噪声为高斯白噪声的假设条件,使用无迹变换方法来处理均值和协方差的非线性传播。其基本思想是放弃对非线性函数进行直接近似,而使用一系列的确定样本逼近...
由于EKF滤波器是通过线性化来近似非线性函数的,因此在非线性函数变化较大的情况下,线性化误差可能会导致滤波器的性能下降。此时,可能需要考虑使用其他更先进的非线性滤波方法,如无迹卡尔曼滤波器(UKF)或粒子滤波器(PF)等。 总之,EKF滤波器是一种高效率的...
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....