前面的KF和EKF都是都将问题转化为线性高斯模型,所以可以直接解出贝叶斯递推公式中的解析形式,方便运算。但对于非线性问题,EKF除了计算量大,还有线性误差的影响,所以这里引入UKF。对于求解非线性模型的贝叶斯递推公式的主要困难在于如何解析的求解一步预测状态分布的概率、(观测方程得到的)似然函数分布密度以及后验条件概...
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...
legend('EKF', 'UKF', 'EIF') subplot(3,2,2) plot(t, y_val * ekf_abs_mean_error.x, 'b--', LineWidth=1.5); hold on; grid on; plot(t, y_val * ukf_abs_mean_error.x, 'g--', LineWidth=1.5); plot(t, y_val * eif_abs_mean_error.x, 'k--', LineWidth=1.5); title('...
UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行了近似,用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,而不是对非线性函数进行近似,不需要对雅可比矩阵进行求导。同时,UKF没有把高阶项忽略,因此对于非线性分布的统计量有较高的计算精度,有效地克服了EKF的估计精度低、稳定性差的问题。 四、交互多模型卡尔曼滤波 在kalman滤波...
非线性卡尔曼滤波器 ——EKF与UKF 目录 前言 扩展卡尔曼滤波 无损卡尔曼滤波 Matlab仿真 一、前言 •卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。•适用于线性、离散和有限维系统。一、前言 •实际应用中，非线性的现象是十分普遍的，此 时...
EKF与UKF EKF与UKF 一、引言 严格说来,所有的系统都是非线性的,其中许多还是强非线性的。因此,非线性系统估计问题广泛存在于飞行器导航、目标跟踪及工业控制等领域中,具有重要的理论意义和广阔的应用前景。可以说,所有的非线性估计都是近似的,都只能得到次优估计。非线性估计的核心就在于近似,给出非线性估计方法的...
1、EKF和UKF基础知识回顾 1)EKF算法: EKF滤波算法是建立在KF滤波算法的基础上,核心思想是,对于非线性系统,首先对滤波值 的非线性函数 展开成泰勒级数但只保存一阶及以下部分(舍去二阶和高阶部分),得到近似的线性化模型。然后就是利用KF算法完成对目标的滤波估计等处理。
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...
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...
EKF与UKF 1 一、引言 严格说来,所有的系统都是非线性的,其中许多还是强非线性的。因此,非线性系统估计问题广泛存在于飞行器导航、目标跟踪及工业控制等领域中,具有重要的理论意义和广阔的应用前景。可以说,所有的非线性估计都是近似的,都只能得到次优估计。非线性估计的核心就在于近似,给出非线性估计方法的不同就...