EKF， IEKF， and UKF算法

资 源 简 介

EKF， IEKF， and UKF算法

详 情 说 明

EKF（扩展卡尔曼滤波）、IEKF（迭代扩展卡尔曼滤波）和UKF（无迹卡尔曼滤波）是三种常用的非线性滤波算法，广泛应用于目标跟踪、导航和状态估计等领域。

EKF（扩展卡尔曼滤波） EKF通过对非线性函数进行一阶泰勒展开来近似线性化，适用于弱非线性系统。在Matlab中，可以利用`ekf`函数或手动实现状态预测和测量更新的步骤。由于线性化近似可能引入误差，EKF在强非线性系统中性能会下降。

IEKF（迭代扩展卡尔曼滤波） IEKF是EKF的改进版本，通过多次迭代测量更新步骤来提高滤波精度。每次迭代都会重新线性化，使得估计结果更接近真实值。在Matlab中，可以通过循环优化测量更新步骤来实现IEKF，适用于非线性较强的系统。

UKF（无迹卡尔曼滤波） UKF采用无迹变换（Unscented Transform）来近似非线性分布，避免了线性化误差。相比于EKF，UKF在强非线性系统中表现更稳定。Matlab中的UKF可以通过`ukf`函数或手动实现Sigma点采样和加权计算步骤。

这三种算法各有优缺点：EKF计算量较小但精度有限，IEKF通过迭代提高精度但计算量增加，UKF则在高非线性系统中表现优异但计算复杂度较高。在Matlab中实现时，可根据具体应用需求选择合适的滤波算法。