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...
EKF与UKF 一、背景 普通卡尔曼滤波是在线性高斯情况下利用最小均方误差准则获得目标的动态估计，适应于过程和测量都属于线性系统，且误差符合高斯分布的系统。但是实际上很多系统都存在一定的非线性，表现在过程方程（状态方程）是非线性的，或者观测与状态之间的关系（测量方程）是非线性的。这种情况下就不能使用一般的...
results show that the UKF and EKF can accurately estimate the power system dynamics. The comparative performance of EKF and UKF for the tested case is also provided. Other Kalman filtering techniques along with the machine learning based estimator will be updated in this report soon. All the sou...
UKF避免了EKF中的线性化步骤,通过无迹变换直接处理非线性问题。UKF通过选择一组称为sigma点的特殊点,来近似状态分布和通过这些点传播非线性函数。 通过将sigma点通过状态转移函数和观测函数传播,再通过加权平均来近似状态和协方差的预测与更新,具体步骤较为复杂,但核心在于保留了非线性函数的二阶特性。 IEKF在EKF的基...
UKF通过引入确定样本的方法,用较少的样本点来表示状态的分布,这些样本点能够准确地捕获高斯随机变量的均值和协方差矩阵,当其通过任意非线性函数时,函数输出值能够拟合真实函数值,精度可以逼近3阶以上。EKF只能达到一阶,而且需要计算雅可比矩阵。UKF只需计算几次几个伪状态点的预测状态值,计算复杂度稍小于EKF,但精度与...
1.程序功能描述 基于IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪matlab仿真,对比EKF和UKF.仿真输出误差收敛曲线和误差协方差收敛曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 (完整程序运行后无水印) …
UKF在处理非线性函数时，需要对每个sigma点进行大量计算，如使用Runge-Kutta积分时，一个3阶矩阵每次迭代需要进行15个点的运算，相比之下，EKF的计算过程更为简洁。从精度角度看，UKF通过增加计算量来提高精度，但可能在某些情况下低于EKF。UKF在理论性能上可以达到4阶精度，而EKF只能预测状态估计的2阶和...
基于IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪matlab仿真,对比EKF和UKF.仿真输出误差收敛曲线和误差协方差收敛曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 (完整程序运行后无水印) 3.核心程序 z = z_bar(i,:); [x_u(:,i+1), cov_ukf(:,:,i+1)] = func_ukf(f, x_u(:,i), cov_ukf...
本文将基于EKF和UKF，开发一种联合估计电池SOC和SOH的Matlab代码，并通过仿真验证算法的有效性。1. 系统模型 1.1 电池模型 本研究采用一阶RC电路模型来描述电池的电化学特性，该模型能够较好地反映电池的电压、电流和SOC之间的关系。其方程如下：1.2 健康状态模型 电池的健康状态可以通过电池容量衰减程度来评估。本...
UKF流程: 1.初始化: 选择初始状态估计值$\hat{x}_0$和协方差矩阵$P_0$。 确定过程噪声协方差矩阵$Q$和测量噪声协方差矩阵$R$。 2.预测步骤: 使用系统模型预测下一时刻的状态:$\hat{x}_{k|k-1} = f(\hat{x}_{k-1|k-1}, u_k)$,其中$f$是系统的状态转移函数,$u_k$是控制输入。 计算预测...