无色卡尔曼滤波估计

资 源 简 介

无色卡尔曼滤波估计

详 情 说 明

无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）是一种针对非线性系统的状态估计方法。与传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）不同，UKF通过一种名为无迹变换（Unscented Transform，UT）的技术来处理非线性问题，避免了线性化近似带来的误差。

UKF的核心思想是通过精心选择的一组样本点（称为Sigma点）来近似非线性变换后的概率分布。这些Sigma点能够捕获系统状态的均值和协方差信息，经过非线性变换后，通过加权求和的方式重新计算变换后的均值和协方差。这种方法不需要对非线性函数进行泰勒展开或计算Jacobian矩阵，从而避免了线性化误差。

在精度方面，UKF能够保留非线性变换中的高阶项信息，因此对于强非线性系统，其估计精度通常优于EKF。同时，由于不需要计算复杂的导数，UKF的数值稳定性也更好，特别适用于那些难以求导或导数不连续的系统。

UKF的这种特性使其在导航、目标跟踪、机器人定位等领域得到了广泛应用，尤其是在系统非线性程度较高或需要长时间稳定运行的场景中表现优异。