Neocenjeni Kalmanov filter
Neocenjeni Kalmanov filter (UKF) je algoritam za nelinearnu procenu stanja koji aproksimira nelinearne sisteme bez potrebe za eksplicitnim izračunavanjem Jakovijana. Uveden od strane Juliera i Uhlmana 1997. godine, UKF koristi neocenjenu transformaciju—determinističku metodu za hvatanje statistika srednje vrednosti i kovarijacije kroz pažljivo odabran skup uzoraka (sigma tačaka)—čineći ga preciznijim od Proširenog Kalmanovog filtera za visoko nelinearne sisteme, izbegavajući pritom računsko opterećenje izračunavanja izvoda.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Mapa metoda
Okruženje srodnih metoda — izaberite čvor da biste istraživali.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Unscented Kalman Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/control-theory/unscented-kalman-filter
Koja metoda?
Postavite ovu metodu pored njoj najbližih srodnika i čitajte ih uporedo — biblioteka polaže knjige na sto; izbor je na vama.
- Prošireni Kalmanov filterTeorija upravljanja↔ uporedi
- Linearni Gausijan KvadratikTeorija upravljanja↔ uporedi
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →