在处理非线性系统状态估计时，EKF和UKF各自的核心优势和适用场景是什么？请提供实例说明。

在进行非线性系统状态估计时，扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）是两种常用且重要的方法。EKF通过泰勒级数展开来近似非线性函数，使其适用性主要体现在当系统的非线性程度不是特别强烈，以及当这种线性化近似带来的误差可以被接受的时候。例如，在机器人定位和导航中，如果系统模型中的非线性项较为简单，可以使用EKF进行有效的状态估计。EKF的关键优势是其相对简单易懂，计算成本较低，容易实现。但是，当非线性非常显著时，EKF的线性化近似误差可能会导致较大的估计误差。

参考资源链接：[Matlab工具箱EKF/UKF手册：最优滤波与平滑](https://wenku.csdn.net/doc/43c5zpj0ah?spm=1055.2569.3001.10343)

相对而言，UKF利用了无迹变换来直接从非线性函数的采样点（sigma点）计算均值和协方差，从而避免了EKF中的线性化误差。UKF特别适合于那些非线性特征复杂的系统，例如在某些高动态飞行器控制系统中，因为无迹变换能够更准确地捕捉非线性函数的概率分布。UKF的优势在于它提供了更好的精度和稳健性，尤其在系统模型的非线性特征显著时。然而，它也可能带来更高的计算负担，因为需要计算和处理更多的sigma点。

要充分利用这两种滤波器的优势，并选择适合自己应用场景的滤波器，建议深入研究《Matlab工具箱EKF/UKF手册：最优滤波与平滑》。该手册详细介绍了这两种滤波器的理论背景和应用实例，通过实际案例展示了如何在Matlab环境中实现和评估EKF和UKF的性能。通过学习这些内容，您可以获得更深入的理解，并在实际工程问题中做出更加明智的选择。

参考资源链接：[Matlab工具箱EKF/UKF手册：最优滤波与平滑](https://wenku.csdn.net/doc/43c5zpj0ah?spm=1055.2569.3001.10343)