收敛性和数值稳定性的平方根容积卡尔曼滤波( sckf )与具有模型不确定性和暂时性噪

平方根容积卡尔曼滤波（sckf）是一种用于状态估计的滤波器，其应用于具有模型不确定性和暂时性噪声的系统。

首先，收敛性是指滤波器在经过一段时间后能够逐渐稳定并逼近真实状态的能力。在sckf中，通过对受噪声影响的系统进行连续时间状态空间建模，并利用卡尔曼滤波算法对状态进行递归估计。与传统的卡尔曼滤波器相比，sckf使用了平方根形式的系统方程，这样可以减少数值误差的累积并提高滤波器的收敛性。

其次，数值稳定性是指算法在进行迭代计算时不会因为噪声和不确定性的引入而产生数值不稳定和发散的现象。在sckf中，由于模型不确定性和暂时性噪声的存在，滤波器的状态估计可能会受到较大的干扰。为了提高数值稳定性，sckf引入了平方根卡尔曼滤波的思想，通过对协方差矩阵进行平方根分解，可以减少数值计算时的误差传播，并提高滤波器的数值稳定性。

综上所述，sckf是一种具有收敛性和数值稳定性的滤波算法。通过利用平方根卡尔曼滤波的思想，可以有效处理具有模型不确定性和暂时性噪声的系统，实现较好的状态估计效果。