【摘 要】
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针对非线形系统的滤波问题，无法使用卡尔曼滤波器（KF），扩展卡尔曼滤波（EKF）方法虽能应用于非线形系统，但给出的是状态的有偏估计，并且对模型误差的鲁棒性较差。为了给出更好的状态估
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院
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针对非线形系统的滤波问题，无法使用卡尔曼滤波器（KF），扩展卡尔曼滤波（EKF）方法虽能应用于非线形系统，但给出的是状态的有偏估计，并且对模型误差的鲁棒性较差。为了给出更好的状态估计值，该文介绍了Unscented卡尔曼滤波（UKF）的基本原理。其思想是：基于unscented变换，UKF滤波算法能够给出更精确的均值和协方差的估计，从而带来更高的精度。最后通过Mackey—Glass模型时间序列的状态估计仿真实侧说明：同EKF相比，UKF的滤波精度和稳定性都显著提高了，还可避免计算烦琐的Jacobi矩阵，
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