Unscented Kalman Filter
The Unscented Kalman Filter (UKF) is a nonlinear state estimation algorithm that approximates nonlinear systems without requiring explicit Jacobian computation. Introduced by Julier and Uhlmann in 1997, the UKF uses the unscented transform—a deterministic method to capture mean and covariance statistics through a carefully chosen set of sample points (sigma points)—making it more accurate than the Extended Kalman Filter for highly nonlinear systems while avoiding the computational burden of derivative calculations.
Εγγραφή πηγής
Οι παραπομπές αντιγράφονται αυτούσιες από την εγγραφή πηγής της μεθόδου. Δεν υπονοείται επαλήθευση σε επίπεδο ισχυρισμού από αυτές.
- 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. · URL
- 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. · URL
- Sarkka, S. (2013). Bayesian Filtering and Smoothing. Cambridge University Press. · DOI 10.1017/CBO9781139344203
Επιμελημένοι ισχυρισμοί
Οι ισχυρισμοί έχουν αποθηκευτεί στο καθολικό τεκμηρίων, καθένας με τη δική του αξιολόγηση.
Αυτή η προβολή δεν επινοεί αξιολόγηση ισχυρισμού όταν το καθολικό δεν έχει κανέναν.
Σχετικές μέθοδοι
Δημιουργούνται από τον γράφο μεθόδων και εμφανίζονται ως προτεινόμενες από μηχανή σχέσεις — δεν υπονοείται ισχυρισμός τεκμηρίου.