3.EKF的逼近方法就是把非线性的系统线性化,利用的是泰勒展开,是函数/解析线性化的方法,线性化之后,由于高斯分布的线性变换依然是高斯分布,所以我们就直接可以按照之前的KF的方式往下算了,所以当系统的非线性程度越小时,EKF效果越好。 4.UKF的逼近方法则是采用的矩匹配(Moment Matching)方法,...
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 unscented transform 无损变换替代了泰勒展开而实现非线性系统的线性化,弥补了 EKF 的缺陷。 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...
可以对比EKF的算法,形式都是一样的,就不详细解释了,只补充以下算法中的两个简单的变换步骤 UKF相比于EKF的精度更高一些,其精度相当于二阶泰勒展开,但速度会略慢一点。UKF另一个巨大优势是不需要计算雅克比矩阵,而有些时候雅克比矩阵也确实的我们无法获得的。 另外UKF与PF(粒子滤波)也有相似之处,只是无迹变换中...
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...
1.1 EKF概述 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）是卡尔曼滤波的非线性版本，在状态转移...
考虑卫星的非线性模型,UKF采用Unscented变换而EKF采用线性化方法对姿态误差进行估计。利用陀螺和磁强计的测量信息,UKF和EKF都可得到三轴稳定卫星的姿态估计值,但UKF的收敛速度高于EKF。数值仿真结果表明,当初始姿态存在大偏差时,所给出的UKF的滤波算法性能明显优于EKF。doi:CNKI:SUN:JSJZ.0.2008-03-016刘星中国科学院...
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。
1、EKFEKF与与UKFUKF一、背景一、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过程和测量都属于线性系统, 且误差符误差符合高斯分布合高斯分布的系统。 但是实际上很多系统都存在一定的非线性,表现在过程方程过程方程 (状态方程)是非线性(状态方程)...
$$ \begin{array}{c} P\left(\boldsymbol{x}{k},z_k \mid \boldsymbol{x}{0}, \bold...
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...