非线性滤波算法工具箱

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非线性滤波算法工具箱

详 情 说 明

非线性滤波算法是处理复杂系统状态估计的重要工具，尤其适用于存在噪声和非线性特性的动态系统。这类算法通过概率推理和递推计算，实现对系统隐藏状态的实时跟踪。

扩展卡尔曼滤波（EKF）是最经典的非线性滤波方法，通过对非线性函数进行一阶泰勒展开来近似处理。其计算效率较高，但在强非线性系统中可能产生较大误差。

无迹卡尔曼滤波（UKF）采用确定采样策略，通过精心选择的sigma点来捕捉非线性变换的统计特性。相比EKF，UKF不需要计算雅可比矩阵，精度通常更高。

粒子滤波（PF）采用蒙特卡洛方法，通过一组带权重的粒子来表示后验概率分布。这种非参数化方法特别适合多峰分布和非高斯噪声情况，但计算负担相对较重。

概率多假设滤波（PMF）和迭代卡尔曼滤波（ITKF）则是针对特定问题场景的改进算法，前者擅长处理多模型情况，后者通过迭代优化提高估计精度。

这些算法在机器人定位、目标跟踪、导航系统等领域有广泛应用。选择合适算法需要考虑系统非线性程度、计算资源限制和精度要求等因素。