无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter）

无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，简称UKF）是一种基于卡尔曼滤波理论的非线性滤波算法。与传统的扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，简称EKF）相比，UKF不需要对非线性函数进行线性化，因此可以更好地处理非线性系统。

UKF的核心思想是通过使用一组称为sigma点的采样点来近似非线性函数的高斯分布。这些sigma点是通过对系统状态和协方差矩阵进行变换得到的。然后，将这些sigma点通过非线性函数进行变换，得到一个新的高斯分布。最后，使用这个新的高斯分布来更新系统状态和协方差矩阵。

UKF的优点在于不需要对非线性函数进行线性化，因此能够更好地适应非线性系统。此外，UKF对高斯噪声和非高斯噪声都有较好的适应性。不过，UKF的计算复杂度较高，因此在大规模系统中可能会存在一些问题。