EKF、UKF和CKF滤波性能比较分析.pdf

简介：
本文通过对比EKF（扩展卡尔曼滤波）、UKF（ unscented卡尔曼滤波）及CKF（中央差分卡尔曼滤波）三种算法，详细分析了它们在不同条件下的滤波性能和适用场景。 普通卡尔曼滤波(KF)在处理线性系统中的目标状态估计方面表现出色，并能提供良好的滤波效果。然而，在实际应用中，大多数系统是非线性的，因此需要对非线性问题进行近似线性化以适应KF的使用条件。本段落分析了扩展卡尔曼(EKF)、无迹卡尔曼(UKF)和容积卡尔曼(CKF)的工作原理及其各自的特点，并通过实验对比这三种滤波方法的效果。仿真试验表明，与EKF相比，UKF和CKF不仅能够保证系统的稳定性，而且还能提高估计的精度；此外，在这三个算法中，CKF在均方误差方面表现更优，显示了更高的精确度。