UKF（Unscented Kalman Filter）滤波算法是一种常用于非线性系统的状态估计方法。传统的扩展卡尔曼滤波算法（EKF）在非线性系统中存在一些局限性，而UKF通过使用无迹变换（Unscented Transformation）来近似非线性系统的概率分布，从而提供了更准确的状态估计结果。
UKF的基本思想是通过一组代表系统状态的样本点（称为Sigma点）来近似系统的概率分布。这些Sigma点通过对系统状态的均值和协方差进行扩散，从而覆盖了整个概率分布。
在UKF中，通过一系列的预测和更新步骤，可以得到对系统状态的估计。预测步骤中，通过对Sigma点进行状态转移，得到预测值，并计算预测值的均值和协方差。更新步骤中，通过观测值和预测值的比较，计算出更新后的估计值。
相比于EKF，UKF具有以下优点：
1. 不需要对非线性函数进行线性化，避免了导数的计算和矩阵求逆的操作，提高了计算效率；
2. 通过对Sigma点的选择，能够更好地逼近非线性系统的概率分布，提供更准确的估计结果；
3. 在高维情况下，表现更稳定和可靠。
因此，UKF算法在很多非线性系统的状态估计问题中得到了广泛的应用。
几种常用的滤波算法，可供参考：
1、限幅消抖滤波法（又称程序判断滤波法）
2、中位值滤波法
3、算术平均滤波法
4.一阶滞后滤波法
5.加权递推平均滤波法
6.消抖滤波法
7、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）
8、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）
9、限幅平均滤波法
