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...
可以看到,UKF之类(还有一个CKF,就是去掉UKF中的中心点,只采样2n个Sigma Point的方法)的方法实际上并没有将非线性函数线性化,二是用矩匹配以及取样本点的方法来得到一个近似的高斯分布来逼近原来的分布,其核心思想是认为逼近一个分布比起逼近一个非线性函数更简单,可以理解为一种”统计线性...
可以看到,UKF之类(还有一个CKF,就是去掉UKF中的中心点,只采样2n个Sigma Point的方法)的方法实际上并没有将非线性函数线性化,二是用矩匹配以及取样本点的方法来得到一个近似的高斯分布来逼近原来的分布,其核心思想是认为逼近一个分布比起逼近一个非线性函数更简单,可以理解为一种”统计线性化”的方法 5.KF,EKF,...
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...
EKF的优点在于不用预先计算过程噪声W(k)和量测噪声V(k)均为零的时候的解,但它只能在滤波误差以及一步预测误差比较小的时候才能用。 三、无迹卡尔曼滤波(UKF) 第二部分讨论的扩展kalman滤波算法是对非线性的系统方程或者观测方程进行泰勒展开并保留其中一阶近似项,这样不可避免地引入了线性化误差。如果线性化假设...
本文将深入解析卡尔曼滤波算法（KF, EKF, AKF, UKF）的核心原理，包括运动模型公式推导和卡尔曼增益的计算。直接理解公式可能枯燥，但推导过程有助于深入理解。以下是关键部分的简化概述：1. **卡尔曼滤波算法**：- KF主要公式：[公式]、[公式]、[公式]、[公式]和[公式]，基于状态转移和观测模型...
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 ...
77 0 【状态估计】基于UKF法、AUKF法、EUKF法电力系统状态估计研究(Matlab代码实现) 荔枝科研社 240 0 无人机运送医疗产品的时间联合状态约束违反概率目标的随机预测控制(Matlab代码实现) 荔枝科研社 64 0 电力系统可视化——比PowerWorld还精彩(Matlab实现) 荔枝科研社 164 0 展开 分享你的春日遛娃碎片 ...
与EKF不同的是,UKF是通过无损变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准Kalman滤波体系,而不是像EKF那样,必须通过线性化非线性函数实现递推滤波。UKF的基本思想是卡尔曼滤波与无损变换,它能有效地克服EKF估计精度低、稳定性差的问题,因为不用忽略高阶项,所以对于非线性分布统计量的计算精度高。 2基本算法2.1 非...