无损卡尔曼滤波UKF(3)-预测-生成Sigma点
无损卡尔曼滤波UKF（3）-预测-生成Sigma点 1 选择创建Sigma点 A 根据 已知上一个时间戳迭代出来的 后验状态 \(x_{k|k}\) 和后验协方差矩阵 \(P_{k|k}\) 他们代表当前状态的分布。 Sigma点的数量取决于状态向量的维度 \(n_{\sigma ...
原文：无损卡尔曼滤波UKF(1)-预测--从CTRV过程模型开始
无损卡尔曼滤波UKF 从CTRV过程模型开始 无损卡尔曼滤波 处理非线性过程模型和非线性测量模型的替代方法 不会对非线性函数进行线性化处理 用所谓的sigma点来近似概率分布 省去计算雅阁比矩阵的部分 过程模型 CV模型的缺陷： In the extended kalman filter lesson, we used a constant velocity model CV . A consta ...
2020-03-09 15:19 0 1221 推荐指数：
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转载自：https://blog.csdn.net/ss19890125/article/details/32121969#0-tsina-1-16645-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1 function [x,P]=ukf(fstate,x,P,hmeas,z ...
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