自适应非线性卡尔曼滤波

自适应非线性卡尔曼滤波是一种用于状态估计的滤波算法，它能够处理非线性系统和非高斯噪声。传统的卡尔曼滤波算法是基于线性系统假设和高斯噪声假设的，因此在非线性系统中应用时会出现估计误差。

自适应非线性卡尔曼滤波通过引入一种自适应的方法来解决非线性系统的估计问题。其中一个常用的方法是扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF），它通过线性化非线性函数来近似非线性系统，并利用卡尔曼滤波算法进行状态估计。

另外一种方法是无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF），它通过使用一些特定的采样点来近似非线性系统，并通过这些采样点的信息来进行状态估计。相比于EKF，UKF能够更好地处理非线性系统，并且不需要进行函数的线性化。

总的来说，自适应非线性卡尔曼滤波是一种可以适应非线性系统的状态估计算法，可以帮助我们更好地处理实际问题中的非线性和非高斯噪声。