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卡爾曼濾波擅長處理多變量非平穩隨機過程和時變系統的濾波問題，被廣泛應用于自動導航領域。導航算法必須達到較高的精度且能適應各種運行狀態的變化，才能確保導航的安全性要求。應用最廣泛的多傳感器信息融合算法是擴展卡爾曼濾波（ Extened Kalman Filter，EKF）。EKF對非線性模型的Taylor展開式作截斷處理，舍棄高階項。在強非線性系統中局部線性化假設失效，可能會使慮波發散；同時繁瑣的矩陣計算使得EKF的工程實現困難，計算機效率低下。為了克服EKF的缺點，研究人員提出了基于Sigma點的方法，代表算法是無跡卡爾曼濾波（ Unscented Kalman Filter，UKF）。UKF在不提高計算復雜度的情況下，較EKF的精度大大提高，而且UKF易于實現，不用像EKF那樣進行復雜的分析，不需要計算復雜的雅可比矩陣。
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