状态估计滤波器算法资源集合

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简介

本仓库整理了关于扩展卡尔曼滤波器（EKF）、平方根扩展卡尔曼滤波器（SR-EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UKF）以及平方根无迹卡尔曼滤波器（SR-UKF）的相关资源文件。这些滤波器算法是在非线性系统状态估计中常用的方法，对于理解和应用现代估计理论具有重要意义。

资源内容

• 扩展卡尔曼滤波器（EKF）：适用于处理非线性系统的卡尔曼滤波器线性化方法，通过在当前点对非线性函数进行泰勒展开来获得线性近似。
• 平方根扩展卡尔曼滤波器（SR-EKF）：是EKF的一种变体，它通过使用矩阵的平方根来维护估计协方差矩阵的正定性，增加了数值稳定性。
• 无迹卡尔曼滤波器（UKF）：采用无迹变换来捕获非线性函数的概率密度分布，适用于强非线性系统的状态估计。
• 平方根无迹卡尔曼滤波器（SR-UKF）：结合了SR-EKF和UKF的特点，既保持了UKF处理非线性的能力，也提高了数值稳定性。

使用说明

请根据您的具体需要选择相应的滤波器算法资源。这些文件适用于学术研究、技术研发以及滤波器算法的教学。

版权声明

所有资源文件均遵循相应的版权和使用许可。未经许可，不得用于商业用途或二次分发。

更新日志

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