用模拟仿真对EKF UKF PF 的三个算法进行比较

资 源 简 介

用模拟仿真对EKF UKF PF 的三个算法进行比较

详 情 说 明

在非线性系统状态估计领域，扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）和粒子滤波（PF）是三种经典算法。通过模拟仿真对比它们的性能差异，可以直观展现各自的适用场景和局限性。

EKF的核心思想 通过泰勒展开对非线性系统进行局部线性化，沿用标准卡尔曼滤波框架。其优势在于计算效率高，但对强非线性系统会产生较大线性化误差，且需要显式求导雅可比矩阵。

UKF的改进思路 采用无迹变换（UT）来近似非线性分布。通过精心选取的Sigma点传播统计特性，避免了求导需求，对中度非线性系统有更好鲁棒性。但计算量略高于EKF，且对维数敏感。

PF的独特机制 基于蒙特卡罗方法，用粒子群表示概率分布。尤其适用于多模态、强非线性或非高斯场景，理论上可逼近最优估计。但存在粒子退化问题，且计算资源消耗显著高于前两者。

仿真对比维度 非线性强度：在弱非线性场景下EKF可能足够，而PF在剧烈非线性中表现更优 噪声特性：高斯噪声下UKF通常优于EKF，非高斯噪声则需PF 实时性要求：EKF/UKF适合嵌入式系统，PF更适用于离线处理 状态维度：高维问题中UKF可能因Sigma点剧增而失效，PF可通过粒子数调整适应

实际仿真中常设置相同初始条件和运动模型（如CTRV模型），通过RMSE指标量化轨迹跟踪精度，同时监测算法耗时。典型结论显示：UKF在多数场景下能达到精度与效率的最佳平衡，而PF虽精度高但需谨慎选择重采样策略避免计算爆炸。

选择算法时需权衡系统非线性程度、实时性约束和硬件资源，没有绝对优劣之分。对于新型传感器融合问题，混合滤波架构（如UKF-PF组合）正在成为研究趋势。