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...
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...
MATLAB比较EKF(扩展卡尔曼滤波)_UKF(无迹卡尔曼滤波)_PF(粒子滤波)三种估计算法效果仿真程序输出估计误差,并单独对粒子滤波进行估计及其置信区间可视化,程序已调通,可直接运行。发现《起风了》 新学期多点新知识 知识 校园学习 MATLAB 扩展卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波 估计算法效果 粒子滤波 卡尔曼滤波 新学期,多点...
其中,扩展卡尔曼滤波(EKF)、SIR粒子滤波和无迹卡尔曼滤波(UKF)是三种广泛使用的滤波算法。本文将通过MATLAB仿真,对比这三种算法在数据预测与跟踪中的性能。 一、扩展卡尔曼滤波(EKF) 扩展卡尔曼滤波(EKF)是一种基于非线性动态系统的滤波算法。它通过对非线性系统进行线性化,将卡尔曼滤波算法应用于非线性系统。EKF的...
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,因为它取得是后验期望,所以此时KF在MAP...
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...
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...
简述卡尔曼滤波以及由其衍生出的EKF、UKF和粒子滤波的原理,指出卡尔曼滤波中Q阵和R阵的确定方法以及对滤波结果的影响,并指出以上这些滤波算法可能的应用。