非线性滤波算法

资 源 简 介

非线性滤波算法

详 情 说 明

非线性滤波算法是处理复杂系统状态估计问题的核心工具，特别适用于传感器数据存在噪声或系统模型呈现非线性特性的场景。这类算法通过更灵活的数学框架突破了传统线性滤波的局限性，在机器人导航、自动驾驶和航空航天等领域有广泛应用。

扩展卡尔曼滤波(EKF)是最经典的非线性处理方法，其核心思想是通过一阶泰勒展开在局部线性化非线性模型。虽然计算效率较高，但在强非线性系统中可能因线性近似误差导致滤波发散。为保持协方差矩阵的正定性，EKF常需要配合人工调整参数。

无迹卡尔曼滤波(UKF)采用完全不同的思路，通过精心选择的采样点（Sigma点）来捕获非线性变换的统计特性。这种确定性采样方法避免了雅可比矩阵计算，能够更准确地传播均值和协方差。UKF特别适合具有不连续非线性或高阶项显著的系统，但其计算量通常比EKF增加约30%。

现代工程实践中，工程师需要根据系统非线性程度、实时性要求和计算资源等因素，在这两种典型算法间做出权衡选择。对于计算平台受限的嵌入式系统，EKF可能是更实用的选择；而在处理剧烈非线性或需要高精度估计的场景下，UKF往往能提供更稳定的表现。