无迹卡尔曼滤波原理，卡尔曼滤波与iir滤波区别在哪-华宇考试网

无迹卡尔曼滤波原理？

原理：

假设n维随机向量x:N(x均值，Px)，x通过非线性函数y=f(x)变换后得到n维的随机变量y。通过UT变换可以比非常高的精度和很低的计算复杂度求得y的均值和方差Px。

无迹卡尔曼滤波是一种针对非线性系统进行状态估计的方式。无迹卡尔曼滤波的主要原理是先将非线性的系统状态方程和观测方程通过选取一部分一定程度上的采样点进行线性化处理，然后通过卡尔曼滤波的方法预测和更新系统状态。相比于其他的非线性滤波算法，无迹卡尔曼滤波在估计精度和计算效率上都具有很好的表现。除开这个因素不说，无迹卡尔曼滤波还可以被应用于各种领域，例如目标跟踪、机器人导航等等。这是因为无迹卡尔曼滤波不仅仅是非线性系统中表现出色，也具有对高斯噪声和非高斯噪声都可以很好地适应的特性。因为这个原因，无迹卡尔曼滤波在理论和实践中都拥有着很广泛的应用前景。

无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）是一种非线性滤波器，它结合了卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter）的优点，可以有效地处理非线性系统。其原理可以简单概括为以下哪些步骤：

1. 状态预测：通过状态转移方程，按照上一个时刻的状态估计值和现目前时刻的控制输入，预测现目前时刻的状态估计值。

2. 状态估计：利用测量模型，将预测值转化为测量空间的估计值，即对现目前时刻的状态进行估计。

3. 卡尔曼增益计算：通过卡尔曼增益来调整预测值和测量值当中的权重，以得到更准确的状态估计。

4. 状态更新：将卡尔曼增益应用到状态估计值中，得到修正后的状态估计值，并按照估计值更新协方差矩阵。

5. 解答：重复以上步骤，直到达到收敛或者满足停止条件。

无迹卡尔曼滤波通过引入sigma点来近似非线性系统的分布，以此不要了传统卡尔曼滤波中对非线性函数进行线性化的问题。同时，无迹卡尔曼滤波的计算复杂度也比粒子滤波低，因为这个原因在实质上应用中具有很高的效率和精度。

无迹卡尔曼滤波是一种经常会用到的状态估计算法，其原理是通过将高斯分布的采样点映射到非线性的系统中进行状态估计。详细来说，通过选取一部分高斯分布采样点并将它们传递给非线性函数进行映射，可以得到一个新的高斯分布，这个新的高斯分布可以更好地描述非线性系统的状态，以此达到对系统状态的估计。因为这个原因，相比于传统的卡尔曼滤波算法，无迹卡尔曼滤波在非线性系统中具有更好的适应性和精度。值得注意的是，无迹卡尔曼滤波的达到需针对详细的系统进行选取适合的采样点和非线性函数进行映射，这是需仔细考虑和设计的一个环节。

无迹卡尔曼滤波是一种根据卡尔曼滤波的状态估计方式，旨在处理卡尔曼滤波中对非线性系统建模的困难问题。下面是无迹卡尔曼滤波的基本原理：

1. 状态空间模型：与标准的卡尔曼滤波类似，无迹卡尔曼滤波也是根据状态空间模型的。详细来说，状态空间模型由状态方程和观测方程组成，这当中状态方程描述了系统在不一样时间点的变动演化，而观测方程用于将系统的状态转换为可观测的测量值。

2. 非线性转换：不一样于传统的卡尔曼滤波假设系统是线性的，无迹卡尔曼滤波允许系统是非线性的。为了处理非线性转换问题，无迹卡尔曼滤波使用一种称为“无迹变换”的方式将非线性问题转化为线性问题。

3. 通过sigma点重构协方差矩阵：无迹卡尔曼滤波中的一个核心概念是sigma点。通过选取一部分适合的sigma点，可以采取一种称为“sigma点重构法”的方式重构状态向量和协方差矩阵，以此达到非线性系统的线性化。

4. 迭代更新：在无迹卡尔曼滤波中，和卡尔曼滤波一样，也需进行迭代更新。每一次迭代更新涵盖预测和校正两个步骤，这当中预测步骤用于估计下一时刻的状态，而校正步骤则用于修正预测结果，并更新状态向量和协方差矩阵。

整体来说，无迹卡尔曼滤波通过引入sigma点和进行sigma点变换，克服了卡尔曼滤波在非线性系统处理上的限制，还保留了卡尔曼滤波在估计精度、计算效率等方面的优势，因为这个原因在非线性系统的状态估计方面具有广泛的应用前景。

是一种根据卡尔曼滤波的扩展滤波方式，其核心是将高维空间中的一个随机向量转换为其各个主元上的状态不变量，以此不要了常见卡尔曼滤波中的不稳定性和非线性误差。在无迹卡尔曼滤波算法中，每个状态变量的无法确定性还有状态协方差的无法确定性都被传播到了估计向量的高斯表达式中，让滤波结果更准确。同时，无迹卡尔曼滤波算法还具有适应性强、运算速度快等优点。无迹卡尔曼滤波算法是卡尔曼滤波的一种改进方式，其应用范围对比传统卡尔曼滤波更广泛，如单目视觉SLAM中的位姿估计、多目标跟踪等领域。除开这点随着深度学习技术的发展，将无迹卡尔曼滤波算法与深度学习相结合，也成为了现目前研究的热点。

我觉得无迹卡尔曼滤波原理是一种根据卡尔曼滤波的扩展滤波方式,它的基本思想是通过一组特殊的采样点来近似系统的状态分布。这些采样点被称为无迹变换点,它们是通过对系统状态的高斯分布进行变换得到的。无迹变换点的数量一般与系统状态的维度一样,这样可以保证估计的精度。