清晰简单的 UKF 源码

资 源 简 介

清晰简单的 UKF 源码

详 情 说 明

无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）作为一种非线性滤波算法，比经典卡尔曼滤波更适合处理非线性系统。其核心思想是通过无迹变换来近似非线性系统的均值和协方差，避免了对非线性函数进行线性化的需求。

一个高质量的 UKF 实现通常包含以下几个关键部分：

状态预测：利用无迹变换生成sigma点，并通过非线性模型传播这些点，从而预测下一时刻的状态和协方差。

测量更新：将预测的状态通过观测模型转换到测量空间，计算预测的观测值及其协方差，并结合实际观测值更新状态估计。

协方差调整：使用过程噪声和测量噪声来调整预测和更新的协方差，确保滤波器的稳定性。

在 Python 实现中，通常会使用 NumPy 进行矩阵运算，使得代码简洁且高效。注释清晰的代码会详细解释 sigma 点的生成方式、权重分配以及协方差的调整策略，帮助理解 UKF 的核心逻辑。

对于初学者而言，阅读这样的源码不仅能理解 UKF 的理论基础，还能学习如何在工程实践中实现高效的滤波算法。