无迹卡尔曼滤波基本原理

无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）是一种用于非线性系统状态估计的滤波算法。与标准的卡尔曼滤波相比，UKF不需要对非线性函数进行线性化，能够更好地处理非线性问题。

UKF的基本原理是通过一种称为“无迹变换”的方法，将非线性函数的高斯分布转化为多元正态分布。这样就可以使用标准的卡尔曼滤波来进行状态估计。

具体来说，UKF将状态估计问题分为两个步骤：预测和更新。在预测步骤中，通过利用当前时刻的状态量和控制量，以及状态转移方程，预测下一个时刻的状态量和协方差矩阵。在更新步骤中，通过使用观测值和观测方程，根据贝叶斯公式更新预测的状态量和协方差矩阵。

无迹卡尔曼滤波具有良好的精度和稳定性，并且可以应用于各种非线性系统的状态估计问题。