无迹卡尔曼滤波 c++

无迹卡尔曼滤波 (Unscented Kalman Filter, UKF) 是一种非线性滤波算法，用于解决非线性系统中的状态估计问题。与传统卡尔曼滤波相比，UKF通过选择一组确定性采样点（称为sigma点），以更好地近似非线性系统的状态传播和观测函数。

UKF的核心思想是通过选择sigma点来近似概率分布，从而通过对这些点的处理来获得对状态的估计。首先，通过将高斯概率分布的均值和协方差矩阵通过非线性传播函数进行变换，得到一组sigma点。然后，对这些sigma点进行预测，得到预测均值和协方差矩阵。接下来，将预测结果与观测数据相结合，得到滤波后的估计值和协方差矩阵。

UKF的优势在于相比于传统的线性化方法，UKF直接对非线性函数进行采样和处理，避免了线性化带来的误差。此外，UKF能够更好地处理非高斯和非线性情况，并能够适用于各种类型的非线性系统。此外，UKF还通过减少采样点的数量，提高了计算的效率。

总之，无迹卡尔曼滤波是一种非线性滤波算法，通过选择一组sigma点来近似非线性系统的状态传播和观测函数。UKF具有更好的非线性处理能力和计算效率，适用于各种类型的非线性系统。