Hey，编程老司机们，你们是不是经常在项目中遇到非线性滤波的问题？别急，今天苏承栈就来给你们简单介绍一下几种经典的非线性滤波算法，比如EKF、UKF、CKF和PF，让你对这些算法有个基本的了解。
首先，咱们得知道，虽然Kalman滤波在线性高斯模型下很牛，但现实中的系统往往是非线性的。这时候，非线性滤波算法就显得尤为重要了。
非线性滤波主要分为两大类：
- 点估计：直接估计随机状态值及其相关二阶统计量，不需要估计概率密度函数。
- 概率密度估计：估计随机状态值的概率密度函数。
从非线性逼近技术上，可以分为三类：
- 非线性函数估计
- 矩逼近
- 随机模型逼近
代表算法
扩展卡尔曼算法（EKF）
EKF算法通过将非线性函数以泰勒级数展开的方式，保留一阶项实现对非线性函数线性化，然后用雅可比矩阵代替卡尔曼滤波方程中的状态转移矩阵，最后基于卡尔曼滤波算法计算系统的状态估计值和方差。
无迹卡尔曼算法（UKF）
UKF算法利用UT变换获取Sigma点集，然后通过非线性函数传递，将非线性函数线性化问题转换成系统状态量概率密度分布的近似，然后基于Kalman算法框架计算系统的状态估计值和方差。
其他算法（CKF、PF）
除了EKF和UKF，还有CKF（无迹卡尔曼滤波）和PF（粒子滤波）等算法，它们各自有独特的特点和适用场景。
好了，今天的介绍就到这里。希望这些内容能帮到你们。记住，我是苏承栈，关注极星编程网（www.jxgpc.com），更多技术干货等你来拿！