2020年1月6日 · of two distributed data fusion schemes to spacecraft formation flying. Information Kalman Filter (UIKF), which is the based filter in this analysis. In sections and , two fusion data schemes...

2020年1月5日 · In this work, we proposed two algorithms for cooperative localization for spacecraft formation applications, namely an Unscented Information Filter (UIKF) added Consensus Averaging (CA) and an Unscented Information Filter …

无迹卡尔曼滤波 （Unscented Kalman Filter，UKF），是无损变换（Unscented Transform，UT变换）与标准卡尔曼滤波体系的结合，通过无损变换变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准卡尔曼体系。 也就是说UKF是在KF的基础上加入了UT变换而已。 2 UKF有什么用？ （1）对于某个系统，你拥有准确的数学模型（状态方程和观测方程），也就是说，给出这个系统的输入，你必然能算出这个系统的输出；但是，在现实生活中往往拿到的第一手测试数据并不是你想要的最 …

2023年7月1日 · 扩展卡尔曼滤波——主要是通过泰勒级数一阶展开，将非线性系统线性化，之后的求取与线性化卡尔曼滤波一致。 非线性系统： 泰勒级数一阶展开式： 多维用雅克比矩阵. 对非线性系统线性化。

2006年1月16日 · In this paper a new iterative method using unscented transform (UT) named UIKF is presented, the simulation results demonstrate its effectiveness. Conferences > 31st Annual Conference of IEE...

2019年11月14日 · Two distributed Kalman filters are developed by enforcing each target to transmit its local estimates to the neighbors in a directed graph. A sufficient condition is established to guarantee the stability of the error dynamics. Numerical simulations are provided to verify the effectiveness of the proposed filters.

This study focuses on the simultaneous estimation of unknown inputs (UIs) and states of nonlinear discrete-time heterogeneous multi-agent system with homologous UIs. Based on unscented Kalman filter (UKF), a minimum-variance unbiased filter for the UIs and state estimation is proposed for the multi-agent system with homologous UIs. Compared with previous studies, this paper proposes a general ...

2022年11月28日 · 前言：本文运用了大量python语言，读不懂没关系，重点在于理解UKF的思想，如何利用概率分布逼近非线性（通过仿真例子理解）。 通过对比KF与UKF更容易理解。 量测：一个雷达，量测对于目标的倾斜长度，取平方根来计算x，y的坐标。 雷达通过发射一束无线电波并通过扫描回波工作。 任何物体都会在这束路径上返回一些信息给雷达。 通过对于返回雷达所需时间的计算可以计算出倾斜距离（也就是直线距离）。 过程模型：跟踪一个飞行在空中的 …

2024年1月16日 · 本文详细介绍了无迹卡尔曼滤波（UKF）的理论基础，包括状态空间模型、无迹变换及其在非线性系统中的应用。 文章还对比了UKF与线性卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的优缺点，并提供了Python代码示例。 UKF在处理非线性系统时表现出色，但计算成本相对较高，选择滤波器需考虑具体应用场景。 卡尔曼滤波是一种强大的 状态估计 方法，广泛应用于控制系统、导航、机器人等领域。 然而，传统的卡尔曼滤波假设系统是线性的，而在实际应用中，许多系统具 …

2020年9月15日 · This paper studies the fault detection problem for a class of hypersonic vehicle with actuator faults, disturbances and random noises. To handle the unknown disturbances, an unknown input Kalman filter (UIKF) is presented to estimate the unknown system states and disturbances, simultaneously.