非线性卡尔曼滤波状态估计

非线性卡尔曼滤波器用于非线性系统的状态估计。在非线性系统中，标准的卡尔曼滤波器无法直接应用。为了解决这个问题，可以使用非线性卡尔曼滤波器来近似非线性系统的状态估计。

非线性卡尔曼滤波器的基本思想是通过线性化非线性系统，找到一个与非线性系统标称轨迹的偏差相对应的线性系统。然后，可以使用卡尔曼滤波器来估计这个偏差，从而间接地提供非线性系统状态的估计。这种线性化的过程通常使用泰勒级数展开来实现。\[1\]\[3\]

非线性滤波可能比线性滤波更困难和复杂，但已经有一些非线性估计方法被广泛应用，包括卡尔曼滤波器的非线性扩展、"无味"滤波和粒子滤波。这些方法可以帮助我们在非线性系统中进行状态估计。\[2\]

总之，非线性卡尔曼滤波器是一种用于非线性系统状态估计的有效工具，通过线性化非线性系统并使用卡尔曼滤波器来估计偏差，间接地提供非线性系统状态的估计。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [翻译: 使用非线性卡尔曼滤波来估计信号](https://blog.csdn.net/zgpeace/article/details/122014153)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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