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

在目标跟踪和状态估计领域，卡尔曼滤波器及其变种算法构成了核心方法论体系。基础卡尔曼滤波器(KF)针对线性高斯系统提供最优状态估计，通过预测-更新两阶段递推计算系统状态。

当系统存在非线性特性时，扩展卡尔曼滤波器(EKF)通过对非线性函数进行一阶泰勒展开实现局部线性化。这种方法虽然计算量适中，但在强非线性场景下可能因高阶项忽略导致估计偏差。

无迹卡尔曼滤波器(UKF)采用确定性采样策略，通过精心设计的sigma点捕获系统非线性特性。相比EKF，UKF不需要计算雅可比矩阵且能更准确地逼近非线性分布，尤其适合中度非线性系统。

粒子滤波(PF)通过蒙特卡罗方法表示状态分布，使用带权重的粒子群近似后验概率密度。这种非参数化方法能够处理强非线性非高斯系统，但存在粒子退化问题。

无迹粒子滤波(UPF)结合UKF和PF的优势，利用UKF生成重要性密度函数来指导粒子采样。这种混合策略显著改善了粒子退化现象，在维持精度的同时降低了所需粒子数量，适用于复杂非线性系统的状态估计任务。各算法实现时需要特别注意噪声协方差矩阵的初始化与更新策略。