卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波以及粒子滤波等滤波程序比较

资 源 简 介

卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波以及粒子滤波等滤波程序比较

详 情 说 明

在状态估计和滤波领域，卡尔曼滤波及其衍生算法是最常用的方法。这些算法各有特点，适用于不同的场景。

卡尔曼滤波是最基础的状态估计算法，适用于线性高斯系统。它通过预测和更新两个步骤，结合系统模型和观测数据，给出最优估计。计算量小，但对非线性和非高斯问题效果不佳。

扩展卡尔曼滤波是卡尔曼滤波的改进版，适用于弱非线性系统。它对非线性函数进行泰勒展开，用一阶近似线性化处理。虽然解决了部分非线性问题，但在强非线性情况下误差较大。

无迹卡尔曼滤波采用另一种思路处理非线性问题。它通过选取一组确定的采样点，经过非线性变换后计算统计特性。相比扩展卡尔曼滤波，它不需要计算雅可比矩阵，精度也更高。

粒子滤波则采用完全不同的思路。它通过蒙特卡洛方法，用大量粒子表示概率分布。这种方法能处理强非线性和非高斯问题，但计算量很大，存在粒子退化问题。

选择滤波算法时需要权衡精度和计算复杂度。对于线性高斯系统，标准卡尔曼滤波是最优选择。对于一般非线性系统，无迹卡尔曼滤波通常表现较好。只有在系统非线性特别强时，才需要使用计算量较大的粒子滤波。