Unscented-Kalman-Filter
Der Unscented-Kalman-Filter (UKF) ist ein nichtlinearer Zustandsschätzungsalgorithmus, der nichtlineare Systeme annähert, ohne eine explizite Jacobi-Berechnung zu erfordern. 1997 von Julier und Uhlmann eingeführt, verwendet der UKF die Unscented Transformation – eine deterministische Methode zur Erfassung von Mittelwert- und Kovarianzstatistiken durch einen sorgfältig ausgewählten Satz von Abtastpunkten (Sigma-Punkten) – wodurch er für hochgradig nichtlineare Systeme genauer ist als der Erweiterte Kalman-Filter, während er die rechnerische Belastung durch Ableitungsberechnungen vermeidet.
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Quellen
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Unscented Kalman Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/de/control-theory/unscented-kalman-filter
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