EKF_UKF_CKF 比较

资 源 简 介

EKF_UKF_CKF 比较

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)是三种经典的非线性状态估计算法。它们在处理非线性系统时采用不同的近似策略。

EKF是最早提出的非线性滤波方法，通过泰勒展开对非线性函数进行一阶近似，计算Jacobian矩阵来实现线性化。这种方法计算量相对较小，但对于强非线性系统可能产生较大误差，且需要可导的函数形式。

UKF采用Sigma点采样的方式，通过精心选择的样本点来捕捉非线性变换后的统计特性。它不需要计算Jacobian矩阵，避免了线性化误差，但需要合理设置Sigma点参数和权重。

CKF基于球面径向准则选取容积点，通过数值积分近似非线性变换。相比UKF，CKF的容积点选取更为规则，在高维系统中可能具有更好的数值稳定性。

这三种算法各有优劣：EKF实现简单但精度有限；UKF精度较高但参数设置敏感；CKF在保持精度的同时计算复杂度适中。实际应用中需要根据系统非线性程度、计算资源等因素进行选择。