无迹卡尔曼滤波

无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter；UKF），工学-控制科学与工程-系统辨识、建模与自适应控制-信息融合-信息融合理论基础-估计理论-非线性滤波-无迹卡尔曼滤波，采用无迹变换的滤波估计方法。在状态方程或测量方程为非线性时，通常采用扩展卡尔曼滤波（EKF）。EKF对非线性函数的泰勒（Taylor）展开式进行一阶线性化截断，忽略其余高阶项，从而将非线性问题转化为线性，可以将卡尔曼线性滤波算法应用于非线性系统中。这样一来，解决了非线性问题。EKF虽然应用于非线性状态估计系统中已经得到了学术界认可并为人广泛使用，然而该种方法也带来了两个缺点：一是当强非线性时，EKF违背局部线性假设，泰勒展开式中被忽略的高阶项带来大的误差时，EKF算法可能会使滤波发散；二是由于EKF在线性化处理时需要用雅可比（Jacobian）矩阵，其烦琐的计算过程导致该方法的实现相对困难。为了改善对非线性问题进行滤波的效果，提出了采用基于无迹（unscented）变换（以下简称UT变换）的无迹卡尔曼滤波方法。