容积卡尔曼滤波器写的一个滤波

资 源 简 介

容积卡尔曼滤波器写的一个滤波

详 情 说 明

容积卡尔曼滤波器（Cubature Kalman Filter, CKF）是一种针对非线性系统的高效状态估计算法。它通过确定性采样点逼近非线性变换后的统计特性，相比传统扩展卡尔曼滤波器（EKF）避免了雅可比矩阵计算，比无迹卡尔曼滤波器（UKF）具有更高的数值稳定性。

核心实现逻辑 初始化阶段：设定系统状态向量、协方差矩阵及过程/观测噪声参数。对于非线性系统，需明确定义状态转移函数和观测函数。 容积点生成：根据当前状态均值和协方差，生成一组对称的容积点（通常数量为2n，n为状态维度）。这些点通过球面-径向规则确定，确保能准确捕获高阶矩信息。 预测步骤：将容积点通过非线性状态方程传播，计算预测状态均值和协方差。此过程充分考虑了系统非线性特性。 更新步骤：将预测的容积点通过观测模型转换，结合实际传感器数据，计算卡尔曼增益并更新状态估计。

优势与应用场景 适用于强非线性系统（如无人机定位、机器人SLAM） 计算效率优于蒙特卡罗方法，精度优于EKF的线性化近似 通过确定性采样避免粒子滤波的随机性缺陷

调参要点 需重点关注过程噪声矩阵Q和观测噪声矩阵R的设置，这两个参数直接影响滤波器的收敛速度和抗干扰能力。实际应用中可通过传感器标定数据或离线优化确定。

若需进一步讨论具体实现中的矩阵操作细节或工程落地时的实时性优化，可补充说明需求方向。