UKF-EKF代码

资 源 简 介

UKF-EKF代码

详 情 说 明

卡尔曼滤波算法在非线性系统中的处理主要采用两种思路：局部线性化和概率分布近似。扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)代表了这两种不同的技术路线。

扩展卡尔曼滤波通过雅可比矩阵实现局部线性化，其核心思想是在当前估计点对非线性系统进行一阶泰勒展开。这种方法计算量较小，适用于弱非线性系统，但在强非线性场景下会引入较大线性化误差。此外，EKF需要显式计算雅可比矩阵，对于复杂系统可能带来实现难度。

无迹卡尔曼滤波采用完全不同的思路，通过精心选择的Sigma点来捕捉状态分布的统计特性。UKF的独特之处在于：1）无需计算雅可比矩阵；2）能更准确地处理非线性变换；3）对非高斯噪声具有更好的适应性。仿真研究表明，在相同的非线性系统条件下，UKF通常能获得比EKF更优的估计精度。

MAUKF(改进无迹卡尔曼滤波)在标准UKF基础上进行了算法优化，主要通过调整Sigma点选取策略和协方差更新方式，进一步提高了滤波稳定性和估计精度。这种改进在处理高度非线性系统时尤为明显。

三种算法各有适用场景：EKF适合计算资源有限且非线性程度较低的情况；标准UKF适用于一般的非线性滤波问题；而当系统非线性强且对精度要求高时，MAUKF往往表现出更好的性能。实际选择时需要权衡计算复杂度与估计精度的关系。