传统卡尔曼滤波器的局限性

传统卡尔曼滤波器的局限性主要包括以下几点：

1. 线性系统假设：传统卡尔曼滤波器是基于线性系统假设的，即系统的状态转移和观测模型必须是线性的。这限制了其在非线性系统中的适用性。

2. 高斯分布假设：传统卡尔曼滤波器假设系统的噪声和初始状态都是高斯分布的。然而，在实际应用中，很多噪声和初始状态可能不符合高斯分布，这会导致滤波结果的不准确性。

3. 有限滤波窗口：传统卡尔曼滤波器只使用过去的测量值和预测结果来估计当前状态，因此对过去观测值的依赖较强。这意味着对于长时间间隔或者快速变化的系统，卡尔曼滤波器可能无法准确估计当前状态。

4. 计算复杂度：传统卡尔曼滤波器需要进行矩阵运算和逆矩阵计算，这在计算上是比较复杂和耗时的。特别是在高维状态空间或大规模系统的情况下，计算复杂度会急剧增加。

为了解决传统卡尔曼滤波器的局限性，研究者们提出了许多改进和扩展的滤波方法，如扩展卡尔曼滤波器（EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UKF）和粒子滤波器（PF），以适应不同的系统模型和噪声分布情况。这些方法在非线性、非高斯和高维系统中具有更好的性能和适用性。