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通常认为当系统噪声与量测噪声为加性时,是否将噪声扩展为状态量并不影响无味卡尔曼滤波算法性能。针对这种观点,文中利用变尺度对称集无味变换,在复杂加性噪声模型下,推导并证明了两者的差异,说明了上述观点的不全面性。并通过对扩展与非扩展、重采样与非重采样组合的四种算法形式仿真,研究分析了四种形式下算法性能的差异。结果表明状态扩展有利于提高无味卡尔曼滤波算法性能,从而证明了理论分析的正确性。