​介绍了kf,ekf,ukf ,pf ,upf 的程序代码

资 源 简 介

​介绍了kf,ekf,ukf ,pf ,upf 的程序代码

详 情 说 明

本文介绍了几种常见的状态估计算法及其变体的程序实现，涵盖从基础到高级的滤波方法。

卡尔曼滤波(KF)是最基础的状态估计算法，采用线性高斯假设，通过预测和更新两个步骤递归估计系统状态。其核心是协方差矩阵的传播与更新，适用于线性系统。

扩展卡尔曼滤波(EKF)针对非线性系统做了改进，通过对非线性函数进行一阶泰勒展开实现局部线性化。虽然计算效率较高，但在强非线性情况下可能产生较大误差。

无迹卡尔曼滤波(UKF)采用确定性采样策略，通过sigma点传播系统状态分布，避免了雅可比矩阵计算，对非线性系统有更好的适应性。

粒子滤波(PF)采用蒙特卡洛方法，通过一组随机粒子来近似状态分布。这种方法不受限于高斯假设，特别适合非高斯非线性系统，但计算量较大。

无迹粒子滤波(UPF)结合了UKF和PF的优势，使用UKF生成重要性密度函数来指导粒子采样。这种混合方法既保留了处理非高斯分布的能力，又提高了采样效率。

这些滤波算法各有特点，实际应用中需要根据系统特性、计算资源和精度要求进行选择。