不敏卡尔曼滤波（UKF）

不敏卡尔曼滤波对状态向量的概率密度函数（PDF）进行近似化，表现为一系列选取好的采样点。这些采样点完全体现了高斯密度的真实均值和协方差。当这些点经过任何非线性系统的传递后，得到的后验均值和协方差。当这些点经过任何非线性系统的传递后，得到的后验均值和协方差都能精确到二阶（即对系统的非线性强度不敏感）。由于不需要对线性系统进行线性化，并可以很容易地应用于非线性系统的状态估计，因此，UKF方法在许多方面都得到了广泛应用，如模型参数估计、人手或头的方位跟踪、飞行器的状态或参数估计、目标的方位跟踪等。
不敏变换不需要对非线性状态和测量模型进行线性化，而是对状态向量的PDF进行近似化。近似化后的PDF仍然是高斯的，但他表现为一系列选取好的采样的。