算法详细仿真了EKF、UKF以及PF三种方法

资 源 简 介

算法详细仿真了EKF、UKF以及PF三种方法

详 情 说 明

在状态估计和滤波领域，扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波（PF）是三种广泛使用的非线性滤波方法。该仿真实验通过调整参数，直观展示了这三种方法在不同条件下的性能差异，帮助用户理解它们的适用场景和优缺点。

EKF 通过对非线性系统进行线性化近似来估计状态，适用于轻度非线性系统，但可能在高非线性或强噪声条件下表现不佳。UKF 则采用无迹变换来更准确地处理非线性问题，避免了雅可比矩阵的计算，提升了估计精度。而 PF 基于蒙特卡罗方法，通过大量粒子模拟状态分布，特别适合高度非线性或非高斯噪声的系统，但计算成本较高。

仿真中，用户可以调整噪声强度、系统非线性程度等参数，观察三种方法在收敛速度、估计精度以及鲁棒性上的差异。这种灵活的对比方式，有助于工程师和研究人员在实际应用中选择合适的滤波算法。