不敏卡尔曼滤波器，主要应用于非线性系统的跟踪。

资 源 简 介

不敏卡尔曼滤波器，主要应用于非线性系统的跟踪。

详 情 说 明

不敏卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF）是一种适用于非线性系统状态估计的滤波算法。与传统的扩展卡尔曼滤波器（EKF）相比，UKF不需要对非线性系统进行线性化处理，而是通过无迹变换（Unscented Transform）来近似非线性函数的概率分布。

UKF的核心思想是选择一组特定的采样点（称为sigma点），这些点能够准确地捕捉系统状态的均值和协方差。通过对这些sigma点进行非线性变换，可以得到变换后状态的均值和协方差的近似值，避免了线性化带来的误差。

在目标跟踪领域，UKF特别适合处理非线性运动模型或非线性测量模型的情况，例如雷达跟踪、机器人的定位与导航等。相比EKF，UKF具有更高的估计精度和更好的数值稳定性，尤其是在强非线性的系统中表现更为出色。

UKF算法的实现通常包括预测和更新两个主要步骤，在预测步骤中利用系统模型对状态进行前向传播，在更新步骤中结合新的观测信息对状态进行修正。整个过程中都保持了系统状态的概率分布特性，使得估计结果更加准确可靠。