一、无迹卡尔曼滤波
无迹卡尔曼滤波不同于扩展卡尔曼滤波，它是概率密度分布的近似，由于没有将高阶项忽略，所以在求解非线性时精度较高。
UT变换的核心思想：近似一种概率分布比近似任意一个非线性函数或非线性变换要容易。
原理：
假设n维随机向量x:N(x均值，Px)，x通过非线性函数y=f(x)变换后得到n维的随机变量y。通过UT变换可以比较高的精度和较低的计算复杂度求得y的均值和方差Px。
UT的具体过程如下：
（1）计算2n+1个Sigma点及其权值：
根号下为矩阵平方根的第i列
最后
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