無損卡爾曼濾波UKF(2)-簡介
1 新來的無損卡爾曼濾波器有什么不一樣呢？ 對於非線性模型，比如我們前面使用的CVTR 經過這樣的模型預測出來的狀態就不會是正態分布的了 那么我們就沒法用傳統的卡爾曼濾波器 當然，可以選擇使用擴展卡爾曼濾波，非線性函數，泰勒展開線性化唄 你願意這么做，也可以，但是你就得算雅克比矩陣 ...
原文：無損卡爾曼濾波UKF(3)-預測-生成Sigma點
無損卡爾曼濾波UKF 預測 生成Sigma點 選擇創建Sigma點 A 根據 已知上一個時間戳迭代出來的 后驗狀態 x k k 和后驗協方差矩陣 P k k 他們代表當前狀態的分布。 Sigma點的數量取決於狀態向量的維度 n sigma cdot n x 如果以兩個維度的狀態向量為例。就可以生成五個sigma點。 X k k P ,P ,P ,P ,P 矩陣的每一列都代表一個Sigma點。 X ...
2020-03-11 15:08 1 1101 推薦指數：
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轉載自：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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