ekf，ukf 仿真程序

资 源 简 介

ekf，ukf 仿真程序

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)是处理非线性系统状态估计的两种经典方法。这两种滤波器通过不同的线性化策略来处理非线性问题。

EKF采用一阶泰勒展开对非线性函数进行局部线性近似，其核心思想是在当前估计点处对系统模型进行雅可比矩阵计算。这种方法的优势在于计算量相对较小，但在强非线性系统中可能产生较大线性化误差。

UKF则采用无迹变换(UT)来处理非线性问题，通过精心选取的sigma点来捕获状态分布的均值和协方差。这种方法不需要计算雅可比矩阵，能够更准确地处理非线性系统的统计特性，尤其适用于高度非线性的系统模型。

在实际仿真程序中，这两种滤波器通常包含以下几个关键模块：状态预测、测量更新、协方差矩阵维护以及各种矩阵运算。仿真时需要注意系统噪声和观测噪声的合理设置，这对滤波器性能有重要影响。

典型应用场景包括机器人定位、目标跟踪、导航系统等领域。开发者可以根据系统非线性程度和实时性要求，在EKF和UKF之间进行选择。对于计算资源有限的嵌入式系统，EKF可能是更优选择；而对于精度要求更高的场合，UKF通常能提供更好的估计性能。