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Resumen del artículo
Filtro Kalman | Matlab implementa una simulación de filtro Kalman sin perfume
contenido de la investigación
El filtrado de Kalman sin perfume (UKF) no linealiza una función no lineal. Kalman sin aroma todavía utiliza la arquitectura del filtrado de Kalman lineal. Para ecuaciones de predicción de un paso, se utiliza la transformada sin aroma (UT) para abordar el problema de transferencia no lineal de la media y la covarianza. El algoritmo UKF aproxima la distribución de densidad de probabilidad de una función no lineal y utiliza una serie de muestras deterministas para aproximar la densidad de probabilidad posterior del estado, en lugar de aproximar la función no lineal y no requiere la derivación de la matriz jacobiana. UKF no ignora los términos de orden superior, por lo que tiene una mayor precisión para las estadísticas de distribución no lineal, superando eficazmente las deficiencias de la baja precisión de la estimación y la escasa estabilidad del filtrado de Kalman extendido.
Transformación sin aroma (transformación UT)
El principio de implementación de la transformación UT es seleccionar puntos de acuerdo con una determinada regla en la distribución original, de modo que la distribución del estado medio y la covarianza de estos puntos sean iguales a la media y la covarianza de la distribución del estado original; estos puntos están en la función no lineal,