不敏卡尔曼滤波器

资 源 简 介

不敏卡尔曼滤波器

详 情 说 明

不敏卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF）是一种用于非线性系统状态估计的先进滤波算法。与传统的扩展卡尔曼滤波器（EKF）不同，UKF通过无迹变换（Unscented Transform）来近似非线性系统的概率分布，避免了线性化误差，从而在非线性跟踪问题中表现出更高的精度和稳定性。

UKF的核心思想是选取一组特定的采样点（称为Sigma点），通过非线性系统模型传播这些点，并利用它们重构状态的后验均值和协方差。这种方法能够更准确地捕获非线性变换对状态分布的影响，尤其适用于高度非线性的动态系统，如目标跟踪、机器人导航和金融时间序列预测等领域。

与EKF相比，UKF无需计算雅可比矩阵，实现更为简便，且在强非线性条件下性能优势明显。然而，UKF的计算复杂度略高于EKF，因此在实时性要求极高的场景中需权衡精度与效率。

在实际应用中，UKF已被广泛用于自动驾驶车辆的定位、无人机姿态估计以及航天器轨道跟踪等复杂非线性系统的状态估计任务，展现出卓越的适应性和鲁棒性。