基于 Sigma 点变换的级联滤波（扩展版）

将状态估计任务分解为较小的“局部”任务往往很方便，其中每个局部估计器估计整体系统状态的一个子集。然而，忽略状态估计之间的互协方差项会导致过度自信的估计，最终降低估计器的精度。常见的级联滤波技术关注于当局部估计器共享同一状态向量时对互协方差建模的问题。本文提出一种新颖的级联与分布式滤波方法，在局部估计器考虑不同状态向量时近似互协方差。所提估计器在仿真中以及在一个三维姿态与位置估计问题的实验上得到验证。该方法与忽略互协方差项的朴素级联滤波方法、基于 sigma point 的协方差交集（Covariance Intersection）滤波器以及全状态滤波器进行了比较。在仿真和实验中，所提滤波器均优于朴素滤波器和协方差交集滤波器，同时性能与全状态滤波器相当。