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卡爾曼濾波擅長(zhǎng)處理多變量非平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程和時(shí)變系統(tǒng)的濾波問(wèn)題，被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)導(dǎo)航領(lǐng)域。導(dǎo)航算法必須達(dá)到較高的精度且能適應(yīng)各種運(yùn)行狀態(tài)的變化，才能確保導(dǎo)航的安全性要求。應(yīng)用最廣泛的多傳感器信息融合算法是擴(kuò)展卡爾曼濾波（ Extened Kalman Filter，EKF）。EKF對(duì)非線性模型的Taylor展開(kāi)式作截?cái)嗵幚恚釛壐唠A項(xiàng)。在強(qiáng)非線性系統(tǒng)中局部線性化假設(shè)失效，可能會(huì)使慮波發(fā)散；同時(shí)繁瑣的矩陣計(jì)算使得EKF的工程實(shí)現(xiàn)困難，計(jì)算機(jī)效率低下。為了克服EKF的缺點(diǎn)，研究人員提出了基于Sigma點(diǎn)的方法，代表算法是無(wú)跡卡爾曼濾波（ Unscented Kalman Filter，UKF）。UKF在不提高計(jì)算復(fù)雜度的情況下，較EKF的精度大大提高，而且UKF易于實(shí)現(xiàn)，不用像EKF那樣進(jìn)行復(fù)雜的分析，不需要計(jì)算復(fù)雜的雅可比矩陣。
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