本算法是基于UKF 的SRUKF 算法，其在运算效率和数值稳定性方面都比UKF快，且估计精度高。本程序已经过调试，切实可行，适合初学者。
2019-12-21 21:15:48
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前段时间用平方根无迹卡尔曼滤波做了一个观测器算法，之前也找了好多该算法的资料，在CSDN也下载过，但是并不能用，后来自己结合之前下载的代码又上各种论坛，梳理了一下。最终代码可以用了，论文也顺利投出去了。现在分享给大家，顺便赚一点币
2019-12-21 20:47:29
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首先你需要知道卡尔曼滤波，卡尔曼滤波适用于线性系统，针对于非线性系统很好推广应用。EKF利用线性化的方式，让状态和协方差在线性化方程中传播，但是面对强非线性，这种方式误差较大，因为高斯分布的噪声经过非线性系统的分布并不是高斯分布。UKF利用5个采样点（无迹变换）在非线性系统中传播，降低了随机变量经过非线性系统传播的误差，效果强于EKF。针对P矩阵出现非正定的情况，其实有很多处理方式的。
2019-12-21 20:43:19
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