Machine learningNonlinear Estimation
مرشح كالمان غير المعطل (UKF)
مرشح كالمان غير المعطل (UKF) هو خوارزمية تقدير حالة غير خطية تُقرب الأنظمة غير الخطية دون الحاجة إلى حسابات جاكوبية صريحة. قدمه Julier و Uhlmann في عام 1997، يستخدم UKF التحويل غير المعطل - وهي طريقة حتمية لالتقاط إحصائيات المتوسط والتباين من خلال مجموعة مختارة بعناية من نقاط العينة (النقاط السيجما) - مما يجعله أكثر دقة من مرشح كالمان الموسع (EKF) للأنظمة غير الخطية بشدة مع تجنب عبء الحسابات الحسابية لحسابات المشتقات.
افتح في MethodMindقريبًاApply, compare, get guidance
Tools & resources
Learn & explore
فيديوقريبًا
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
خريطة المناهج
محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.
المصادر
- Julier, S. J., & Uhlmann, J. K. (1997). A new method for the nonlinear transformation of means and covariances in filters and estimators. IEEE Transactions on Automatic Control, 45(3), 477-482. link ↗
- Wan, E. A., & Van Der Merwe, R. (2000). The unscented Kalman filter for nonlinear estimation. Proceedings of the IEEE 2000 Adaptive Systems for Signal Processing, 153-158. link ↗
- Sarkka, S. (2013). Bayesian Filtering and Smoothing. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9781139344203 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Unscented Kalman Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/control-theory/unscented-kalman-filter
أيُّ منهج؟
ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.
- مرشح كالمان الموسعنظرية التحكم↔ قارن
- التحكم الخطي التربيعي الغاوسينظرية التحكم↔ قارن