UKF for nonlinear system state and parameters estimation

资 源 简 介

UKF for nonlinear system state and parameters estimation

详 情 说 明

UKF（无迹卡尔曼滤波）是一种用于非线性系统状态和参数估计的强大工具。与传统的卡尔曼滤波相比，UKF通过无迹变换（Unscented Transform）来更准确地处理非线性问题，避免了线性化近似带来的误差。

在非线性系统中，状态和参数的联合估计通常面临挑战，因为系统的动态行为可能无法通过线性方程充分描述。UKF通过选取一组称为“Sigma点”的采样点，沿非线性函数传播这些点，从而近似系统状态的统计特性。这种方法不仅提高了估计精度，还保持了计算效率。

UKF的应用范围广泛，包括自动驾驶、机器人定位、目标跟踪和工业过程控制等。它适用于同时估计系统的状态变量和未知参数，例如在系统辨识中动态调整模型参数。与粒子滤波相比，UKF计算量更小，适用于实时性要求较高的场景。

总的来说，UKF为非线性系统的状态和参数估计提供了一种稳健且高效的解决方案，特别是在系统动态复杂但计算资源有限的情况下。