EKF，UKF以及自适应UKF性能的比较

资 源 简 介

EKF，UKF以及自适应UKF性能的比较

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)和自适应UKF是三种常用的滤波算法。本文将从理论特点和仿真表现两个维度，分析这三种算法的性能差异。

EKF通过泰勒展开对非线性系统进行局部线性化处理，这种一阶近似在弱非线性条件下表现良好，但对强非线性系统会产生显著的线性化误差。UKF采用无迹变换代替线性化，通过精心选取的Sigma点来捕获非线性变换的统计特性，具有更好的非线性适应能力。自适应UKF在标准UKF基础上增加了噪声统计特性的在线估计机制，进一步提升了算法对时变噪声环境的适应能力。

仿真场景通常设置不同强度的非线性系统模型和噪声条件。在温和非线性条件下，三种算法均能保持较好的估计精度，其中UKF相比EKF会有5-15%的精度提升。当系统非线性程度加剧时，EKF的均方误差会显著增大，而UKF依然能保持稳定。在时变噪声环境下，自适应UKF展现出明显优势，其跟踪误差可比标准UKF降低20-30%。

实际应用中，算法选择需要权衡计算复杂度和估计精度。EKF计算量最小但精度有限，标准UKF在中等计算代价下提供更优的估计性能，而自适应UKF虽然计算负荷最大，但在恶劣环境下的鲁棒性表现最好。特别对于参数时变的运动物体跟踪等场景，自适应UKF往往是最佳选择。