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论文摘要：普通卡尔曼滤波(KF)可以在线性系统中对目标状态做出最优估计，得到好的滤波效 果。然而实际系统总是非线性的，针对非线性系统，常用的解决办法是对非线性系统进行近似 线性化处理，从而将非线性问题转变成线性问题。文中分析了扩展卡尔曼(EKF)、无迹卡尔曼 (UKF)和容积卡尔曼(CKF)的基本原理和各自的特点，然后将EKF、UKF和CKF进行滤波对 比和分析，最后通过仿真试验证明：与EKF相比，UKF、CKF不仅保证了系统的稳定性，同时提 高了估计精度。但CKF的估计均方误差值相比UKF更小，表现出了更高的精度。

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