【目标跟踪】基于UKF实现自行车状态估计含Matlab源码
1 简介
UKF 算法是广泛应用的非线性滤波方法之一, 在加性噪声条件下, 根据是否状态扩展和是否重采样有四种实现方式. 从算法精度、适应性和计算效率等方面进行了理论分析和仿真计算, 证明适当选择滤波器参数, 常用采样策略下, 状态扩展与非扩展的 UT 变换结果相同, 但后者的计算效率较高; 加性测量噪声条件下, 扩展与非扩展 UKF 可获得相同的滤波结果; 加性过程噪声条件下, 扩展与非扩展 UKF 仅能获得相同的状态预测结果; 重采样不总是构建滤波器的必要环节, 但理论分析和仿真计算发现了重采样对滤波器增益的自适应调节能力, 指出其在状态偏差或未知机动模式较大时对改善滤波器收敛性和精度有重要贡献.
2 部分代码
%% UKF bicycle testclear allclose all% load params from fileload('bicycle_data.
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