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传统的非线性状态估计,均需要对非线性传输函数采用线性化技术进行逼近,如扩展卡尔曼滤波(EKF),当雅克比矩阵不可解或强非线性条件下时,线性化技术就受到应用的局限性。针对这一情况,介绍了一种新的变换-无敏变换(Unscented Transform),阐明了该变换的优点,并研究了该变换与传统的卡尔曼滤波算法相结合,所衍生出的无敏卡尔曼滤波(Unscented Filter)算法。最后,通过算法仿真,与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相比较,验证了该变换在高斯环境下的优越性。