无迹卡尔曼滤波(ukf)的航迹跟踪算法

无迹卡尔曼滤波 (Unscented Kalman Filter, UKF) 是一种非线性滤波技术，特别适合于处理高维状态估计的问题，比如航迹跟踪。它基于卡尔曼滤波的思想，但采用了改进的采样方法，即“无迹化”过程，避免了经典卡尔曼滤波在非线性系统中的某些问题，如粒子退化。
在航迹跟踪中，UKF的基本步骤如下：

预测步骤：

首先对系统的当前状态进行预测，考虑到传感器模型的不确定性，通过加权平均的方式生成一组状态样本。
对每个样本计算状态转移函数的结果，得到一组新的状态分布。

测量更新步骤：

当收到观测数据后，利用UKF的测量模型将观测数据与预测的状态样本相结合，调整每个样本权重。
根据所有样本的新权重，重新计算均值和协方差矩阵，得出最接近真实状态的估计。

信息融合：

结合预测和观测的信息，得到系统的最优状态估计和误差协方差。

UKF相比于传统的EKF（Extended Kalman Filter），因为它直接处理的是统计特征而不是单个样本轨迹，因此对于非线性和高度不确定性的系统，它的性能更为稳定。然而，UKF的计算复杂度相对较高，特别是在高维空间下。