扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）及改进无迹卡尔曼滤波（MAUKF）算法

资 源 简 介

主要对扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）及改进无迹卡尔曼滤波（MAUKF）算法进行研究，研究了三种算法的基本原理和各自的特点。其中扩展卡尔曼滤波器是将卡尔曼滤波器局部线性化，其算法简单，计算量小，适用于弱非线性、高斯环境。无迹卡尔曼滤波器是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度。改进无迹卡尔曼滤波算法在UKF的基础上引入衰减因子。

详 情 说 明

在本文中，我们主要研究了扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）和改进无迹卡尔曼滤波（MAUKF）算法，并深入探讨了这三种算法的基本原理和特点，以及它们在实际应用中的优缺点。在具体研究中，我们发现扩展卡尔曼滤波器是一种将卡尔曼滤波器局部线性化的算法，具有简单、计算量小、适用于弱非线性和高斯环境等优点；而无迹卡尔曼滤波器则是通过一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度，具有一定的优越性。最后，我们在UKF的基础上引入衰减因子，提出了改进无迹卡尔曼滤波算法，以期在实际应用中取得更好的效果。