CKF的效果比EKF更差的原因分析

通常在非线性系统中，EKF（Extended Kalman Filter, 扩展卡尔曼滤波）的精度是不到CKF（容积卡尔曼滤波）的。但是最近发现在某些情况下，CKF 的效果可能会比扩展卡尔曼滤波（EKF）差，分析后觉得以下条件会发生此类情况：

1. 非线性程度

• CKF 是通过对状态分布的中心化采样来处理非线性问题，但如果系统的非线性程度较低，EKF 可能会在计算效率和准确性上表现更好。

2. 计算复杂度

• CKF 的计算复杂度通常高于 EKF，特别是在需要生成多个样本时。如果系统的状态维度较高，CKF 的计算开销可能会显著增加，导致实时处理困难。

3. 模型不匹配

• 如果模型的假设不符合实际情况（例如，状态转移或观测模型不够准确），CKF 可能无法有效地减少估计误差。在这种情况下，EKF 可能依然能够提供合理的估计。

4. 初始条件敏感性

• CKF 对初始条件的选择可能较为敏感。如果初始条件不佳，CKF 的收敛性可能会受到影响。

5. 样本数量不足

• C