Фильтр Калмана без унарного преобразования (Unscented Kalman Filter, UKF)
Фильтр Калмана без унарного преобразования (UKF) — это нелинейный алгоритм оценивания состояния, который аппроксимирует нелинейные системы без явного вычисления якобианов. Представленный Julier и Uhlmann в 1997 году, UKF использует унарное преобразование — детерминированный метод для захвата статистик среднего и ковариации посредством тщательно выбранного набора выборочных точек (сигма-точек), что делает его более точным, чем расширенный фильтр Калмана (EKF) для сильно нелинейных систем, избегая при этом вычислительной нагрузки от вычисления производных.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Unscented Kalman Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/control-theory/unscented-kalman-filter
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Расширенный фильтр КалманаТеория управления↔ сравнить
- Линейно-квадратичный гауссовский регуляторТеория управления↔ сравнить
Упоминается в
Similar methods
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →