采样策略
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基于不敏卡尔曼滤波的目标跟踪与状态估计算法
此项目实现在MATLAB环境下的不敏卡尔曼滤波（UKF）算法，专门用于解决高度非线性动态系统中的状态估计与目标跟踪挑战。该算法放弃了传统扩展卡尔曼滤波（EKF）对非线性函数进行一阶泰勒展开线性化的做法，转而采用不敏变换（Unscented Transformation）技术。其核心逻辑是通过确定性的方法选取一组Sigma点，并让这些点直接通过非线性映射函数进行传播，随后利用传播后的点集计算后验均值和协方差。这种方法能够至少达到二阶泰勒级数的精度，且无需计算复杂的雅可比矩阵，能有效处理强非线性变换带来的偏差
