卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等滤波程序

资 源 简 介

卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等滤波程序

详 情 说 明

在状态估计和传感器数据融合领域，卡尔曼滤波及其衍生算法是经典且高效的解决方案。这些滤波程序能够处理含噪声的观测数据，提供更准确的状态估计。

卡尔曼滤波（KF）是最基础的线性滤波算法，适用于线性高斯系统。它通过预测和更新两个步骤循环工作，不断修正系统状态的估计值。核心思想是结合系统模型预测和实际观测值，通过协方差矩阵动态调整两者权重。

扩展卡尔曼滤波（EKF）针对非线性系统进行了改进。它通过对非线性函数进行泰勒展开近似，实现局部线性化处理。虽然计算量比标准KF大，但能有效处理大多数轻度非线性问题。

无迹卡尔曼滤波（UKF）采用不同的非线性处理策略。通过精心选择的采样点（Sigma点）来捕捉状态分布特征，无需计算雅可比矩阵。相比EKF，UKF在强非线性系统中表现更稳定，精度也更高。

这些滤波程序在机器人定位、导航系统、目标跟踪等领域都有广泛应用。选择合适的算法需要考虑系统非线性程度、计算资源限制以及对精度的要求。实验表明，对于高度非线性系统，UKF通常能提供最优的估计性能。