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在这篇文章中,我们详细比较了各种非线性Kalman滤波器的优缺点,特别是无迹Kalman滤波器(UKF)和各种扩展Kalman滤波器(EKF)。我们发现,虽然EKF在计算效率方面表现优异,但在处理高度非线性的系统时存在一些问题。相比之下,UKF是一种基于样本点的滤波方法,对系统的非线性特征具有更好的适应性和准确性。此外,我们还探讨了一些改进的UKF变体,例如divergence-free UKF和robust UKF,以及它们在不同应用场景下的优点和局限性。