pf，ekf，ukf，upf，epf，并加上mcmc算法

资 源 简 介

pf，ekf，ukf，upf，epf，并加上mcmc算法

详 情 说 明

粒子滤波（PF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、无迹粒子滤波（UPF）、边缘粒子滤波（EPF）以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法是贝叶斯估计领域中常用的非线性滤波方法。

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛模拟的序贯重要性采样技术，适用于非高斯和非线性系统。它通过一组随机样本（粒子）来近似表示后验概率分布，每个粒子都有对应的权重，通过重采样步骤来避免粒子退化问题。

扩展卡尔曼滤波是对标准卡尔曼滤波的改进，通过线性化非线性函数来处理非线性系统。虽然计算效率高，但在强非线性情况下可能会引入较大误差。

无迹卡尔曼滤波采用无迹变换来近似非线性函数的统计特性，避免了雅可比矩阵的计算，通常比EKF具有更好的精度。

无迹粒子滤波结合了UKF和PF的优点，利用无迹变换生成更好的提议分布，提高了粒子滤波的效率。边缘粒子滤波则专注于状态向量的边缘分布估计，适用于高维状态空间。

MCMC方法通过构建马尔可夫链来从复杂分布中采样，常用于解决高维积分和优化问题。在滤波问题中，MCMC可以作为粒子滤波的改进手段，帮助生成更具代表性的样本。

这些算法各有特点：KF类方法计算高效但对非线性适应性有限；PF类方法灵活但可能存在样本贫化；MCMC能处理复杂分布但计算量大。实际应用中需要根据系统特性、计算资源和精度要求进行选择。