ScholarGate
Асистент
Machine learningNonlinear Estimation

Unscented Kalman Filter

Unscented Kalman Filter (UKF) е алгоритъм за нелинейна оценка на състоянието, който апроксимира нелинейни системи, без да изисква изрично изчисляване на якобиани. Въведен от Julier и Uhlmann през 1997 г., UKF използва unscented transform — детерминистичен метод за улавяне на статистиките на средната стойност и ковариацията чрез внимателно подбран набор от примерни точки (сигма точки) — което го прави по-точен от Extended Kalman Filter за силно нелинейни системи, като същевременно избягва изчислителната тежест на изчисляването на производни.

Отворете в MethodMindСкороApply, compare, get guidance
Tools & resources
Изтегляне на слайдове
Learn & explore
ВидеоСкоро

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  1. 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
  2. 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
  3. Sarkka, S. (2013). Bayesian Filtering and Smoothing. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9781139344203

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Unscented Kalman Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/control-theory/unscented-kalman-filter

Кой метод?

Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.

Сравняване едно до друго

Цитиран в

ScholarGateUnscented Kalman Filter (Unscented Kalman Filter). Извлечено на 2026-06-17 от https://scholargate.app/bg/control-theory/unscented-kalman-filter · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026