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香港挂牌彩图无味卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波的具体区别以及算法


发布日期:2020-01-25 02:25   来源:未知   阅读:

  EKF仅仅利用了非线性函数Taylor展开式的一阶偏导部分(忽略高阶项),常常导致在状态的后验分布的估计上产生较大的误差,影响滤波算法的性能,从而影响整个跟踪系统的性能。最近,在自...

  EKF仅仅利用了非线性函数Taylor展开式的一阶偏导部分(忽略高阶项),常常导致在状态的后验分布的估计上产生较大的误差,影响滤波算法的性能,从而影响整个跟踪系统的性能。最近,在自适应滤波领域又出现了新的算法——无味变换Kalman滤波器(Unscented Kalman Filter-UKF)。UKF的思想不同于EKF滤波,它通过设计少量的σ点,由σ点经由非线性函数的传播,计算出随机向量一、二阶统计特性的传播。因此它比EKF滤波能更好地迫近状态方程的非线性特性,从而比EKF滤波具有更高的估计精度。

  另外还想请教一下,无味卡尔曼的具体算法时什么?以及与扩展卡尔曼以及卡尔曼的区别。我在GOOGLE上搜了很多,基本都时卡尔曼滤波的算法,很少涉及UKF方面的具体算法,一些论文网站的部分论文还收费,所以对于UKF还是非常不明白。另外还想请教一下UKF的发展历程以及目前国内外研究现状。

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  展开全部EKF是对非线性系统模型(方程)进行的线性化近似,以利用KF算法进行滤波估计。而UKF是对状态的概率统计近似,即设计少量的σ点,由σ点经由非线性函数的传播,计算出随机向量一、二阶统计特性的传播,香港挂牌彩图,对于高斯噪声的假设,UKF能够达到三阶估计精度,而EKF只能达到二阶精度,但其算法仍然是利用KF的算法。

  现在国内外的文献大都是对UKF算法的改进和应用进行论述,但对算法的稳定性等没有系统的论述。我了解得沈阳自动化所做的这方面的工作很多。

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