作者：宁晓菊; 梁军利扩展卡尔曼滤波无迹变换高斯和滤波算法目标跟踪
摘要：介绍了扩展卡尔曼滤波算法和无迹变换（unscented transformation，UT）算法，并对扩展卡尔曼滤波算法（EKF）和无迹卡尔曼滤波算法（UKF）进行比较，阐明了UKF优于EKF。在此基础上，提出了一种基于Unscented变换（UT）的高斯和滤波算法，该算法首先通过合并准则得到适当个数的混合高斯模型，逼近系统中非高斯噪声的概率密度；然后，再通过UT算法进行滤波。最后分别对基于EKF和UKF的滤波方法进行实验，并对实验结果进行比较与分析，验证了算法的有效性和优良性。
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