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 ...
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...
综上所述,KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF等滤波方法各有其特点和适用范围,在实际应用中需要根据具体问题选择合适的滤波算法。 2 运行结果 部分代码: %% 基本离散kalman滤波 Xkf=kalman(Xkf,u_1,Z,H,P0,Q,R,phi,Tau,N); %% 限制K减小的kalman滤波 Xkf_rk=kalman_restrain_K(Xkf_rk,u_1,Z,H,P0,Q,...
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...
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 ...
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A demo for the performace evaluation of different kinds of Kalman filters, including the conventional Kalman filter (KF), the unscented Kalman filter (UKF), the extended Kalman filter (EKF), the embedded/imbedded cubature Kalman filter (ICKF/ECKF), the third-degree cubature Kalman filter (CKF...
两种最基本的高斯滤波算法,即卡尔曼滤波(KF)和信息滤波(IF)。KF和IF都是针对线性高斯系统的,在此基础上,将KF扩展到非线性问题中,从而得到扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)等...,UKF继承了线性无迹变换的优点。对于纯线性系统,由UKF产生的估计与由卡尔曼滤波产生的估计是相同的。对于非线性系统,UKF的...
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 ...