EKF、UKF性能比较

EKF（Extended Kalman Filter）和UKF（Unscented Kalman Filter）都是常用的非线性滤波算法，它们在处理非线性问题时效果比卡尔曼滤波更好。

EKF是一种基于卡尔曼滤波的扩展，通过将非线性问题转化为线性问题来处理。但是，EKF存在一个缺点，即它需要计算雅可比矩阵，这可能会导致数值不稳定和收敛性差。此外，EKF只适用于高斯分布的噪声。

相比之下，UKF通过使用无损卡尔曼滤波器来解决EKF的问题。UKF使用一组sigma点来近似概率分布，并通过这些点来计算滤波器的状态和协方差矩阵。与EKF相比，UKF不需要计算雅可比矩阵，并且可以处理非高斯分布的噪声。因此，UKF在处理非线性问题时具有更好的性能和稳健性。

总的来说，EKF和UKF都是非线性滤波算法，但是在处理不同问题时，它们各有优劣。在处理高斯分布噪声的问题时，EKF可能更适用，而在处理非高斯分布噪声的问题时，UKF可能更适用。在实际应用中，需要根据具体的问题和需求来选择合适的算法。