ScholarGate
Ассистент
Machine learningNonlinear Estimation

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.

Открыть в MethodMindСкороApply, compare, get guidance
Tools & resources
Скачать слайды
Learn & explore
ВидеоСкоро

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  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 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.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateUnscented Kalman Filter (Unscented Kalman Filter). Получено 2026-06-17 из https://scholargate.app/ru/control-theory/unscented-kalman-filter · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026