《表1 四种算法的综合比较》

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《几种典型非线性滤波算法及性能分析》

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由表1可得，一阶EKF在四种滤波算法中具有最快的计算速度，这在目标跟踪及实时状态估计应用领域具有非常重要的意义。但EKF的估计精度比较低，估计值和真实值间的均方误差比较大，且多次计算的均方误差间的方差比较大，说明多次计算的估计效果浮动很大，估计效果不稳定。CKF的计算速度与EKF同属一个数量级，UKF的计算速度和估计精度两项指标都不如CKF，但稳定性方面好于后者。PF的滤波精度很高，但滤波复杂性提高，滤波速度明显降低。理论上说，随着粒子数的不断增多，PF的滤波精度会不断提升，当粒子数足够高时，状态估计趋近于真实运动状态，但粒子数越大，计算越复杂，滤波速度越慢，这限制了PF的推广和应用。但PF的优势在于它对环境噪声的普遍适应性，EKF、UKF和CKF只适用于高斯噪声环境，PF不仅适用于高斯环境，对于非高斯噪声环境同样适用，这是以上其他滤波方法没有的功能。