无迹卡尔曼滤波（UKF）

无迹卡尔曼滤波算法用于解决系统方程非线性的情况。无迹卡尔曼滤波算法采用无迹变换对状态值进行采样，采样2n+1个sigma点用于计算均值与协方差。相比于EKF对系统方程线性化，无迹卡尔曼滤波近似程度更高。 系统方程： 状态预测： 观测量计算： 状态更新： 过程推导：​​​​​​​ ​​​​​​​无迹变换：一般用离散采样点恢复一种分布，采样点越多，近似度越高，但计算量也越大，比如蒙特卡洛算法。无迹变换

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