各种nonlinear kalman filter 的优缺点 ukf 和各种ekf

资 源 简 介

各种nonlinear kalman filter 的优缺点 ukf 和各种ekf

详 情 说 明

非线性卡尔曼滤波是处理非线性系统状态估计的重要方法，其中扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）是两种最常用的技术。它们各自有不同的优缺点，适用于不同的应用场景。

扩展卡尔曼滤波（EKF） EKF通过对非线性系统进行泰勒展开，在局部线性化后应用标准卡尔曼滤波。它的主要优点是计算量相对较小，适用于实时性要求较高的场景。然而，EKF需要计算雅可比矩阵，在强非线性系统中可能引入较大的线性化误差，导致估计精度下降。

无迹卡尔曼滤波（UKF） UKF采用确定性采样（Sigma点）来近似非线性函数的统计特性，避免了雅可比矩阵的计算。UKF在高非线性系统中表现更好，估计精度通常优于EKF。但由于需要进行Sigma点传播，计算复杂度比EKF稍高。

比较与选择 精度：UKF在高度非线性系统中比EKF更精确。 计算效率：EKF计算量较小，适合嵌入式或实时系统。 实现难度：EKF需要手动推导雅可比矩阵，UKF则无需导数计算。 适用性：UKF适用于非线性较强的系统，如机器人SLAM、金融预测等，而EKF更适合计算资源有限但非线性程度较低的场景。

综上，选择EKF还是UKF取决于系统的非线性程度和计算资源的限制。如果系统非线性较强且计算能力允许，UKF通常是更好的选择；反之，EKF可能是更实用的方案。