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...
唯一不同的是方差计算时,EKF 的状态转移矩阵 F_k 和观测矩阵 H_k 是状态变量的Jacob矩阵。 运动学模型 x_t=Fx_{t-1}+Bu_t+w_t 预测公式 更新公式 缺点:在实际的工程情况下,EKF的线性转化过程中会产生模型误差积累,且一般情况下雅可比矩阵不易实现。 Unscented Kalman Filter 1. 原理 UKF 是用 ...
根据1.2中EKF算法图中可以得到，K可以由以下公式得到:K_k=P_KH^TS_k^{-1} \\ S_k=HP_kH...
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...
核心原理：使用无迹变换处理非线性问题，通过采样、变换和加权求和来近似概率分布。在预测与更新阶段，UKF包括无迹变换、卡尔曼增益计算和状态更新的公式。特点：精度优于EKF，能够更准确地处理非线性问题，但计算复杂度相对较高。UKF在处理高度非线性问题时表现出色，是实际应用中的一种重要滤波方法。
3UKF滤波算法UKF=UT+KF,算法的实现分成两步走: (1)状态的时间更新 选定状态的个Sigma点; 利用UT变换计算后验均值和方差...,可以看出,Adaptive-UKF在估计误差上与UKF滤波相差不大,而且,它并不需要指定状态转移噪声和观测噪声的参数,将更有利于在实际中的应用。 6总结从整体上看,UKF滤波算法是一个比较优秀的 ...
- EKF通过线性化处理非线性问题，涉及状态和观测模型的雅各比矩阵计算。3. **无迹卡尔曼滤波（UKF）**：- 无迹变换处理非线性问题，采样、变换和加权求和，UKF精度优于EKF，但计算略复杂。- UKF预测与更新阶段包括无迹变换、卡尔曼增益计算和状态更新的公式。4. **源代码资源**：- 提供了相关源...
【状态估计】用于磁针状态估计的 EKF 和 UKF 模型(Matlab代码实现) 荔枝科研社 143 0 【没发表过的创新点】基于TCN-GRU-Attention的风电功率预测研究(Matlab代码实现) 荔枝科研社 225 0 【SLAM】扩展卡尔曼滤波器实现超宽带传感器UWB和惯性测量单元IMU数据融合定位(Matlab代码实现) 荔枝科研社 118 0 【图像去...
卡尔曼滤波,包括KF(线性),EKF(非线性),UKF(非线性),SRUKF(非线性)等,要求后验是高斯。PF则不仅可以处理非线性,还可以处理非高斯。 卡尔曼也好,粒子滤波之所以称之为滤波就是因为他们使用初始时刻 x(1) 到当前时刻 x(k)所有的数据估计当前时刻的值。这一类方法都可以称之为滤波。
EKF？UKF？SRUKF？PF？还是非闭环、非反馈的滤波？还是频域滤波？动态系统的状态估计和信息融合，不论是...