基于奇异值分解的UT变换是一种结合奇异值分解（SVD）和无迹变换（UT）的数值计算方法。该方法首先利用SVD对非线性系统的状态协方差矩阵进行分解，得到其特征向量和奇异值，从而更准确地描述状态的不确定性。然后通过UT变换选取Sigma点，以近似非线性函数的统计特性。这种混合方法在保持计算效率的同时，提高了非线性滤波和状态估计的精度，特别适用于高维系统或病态协方差矩阵的处理。该技术在目标跟踪、导航和机器人定位等领域具有较好的应用前景。
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基于奇异值分解的UT变换是一种结合奇异值分解（SVD）和无迹变换（UT）的数值计算方法。该方法首先利用SVD对非线性系统的状态协方差矩阵进行分解，得到其特征向量和奇异值，从而更准确地描述状态的不确定性。然后通过UT变换选取Sigma点，以近似非线性函数的统计特性。这种混合方法在保持计算效率的同时，提高了非线性滤波和状态估计的精度，特别适用于高维系统或病态协方差矩阵的处理。该技术在目标跟踪、导航和机器人定位等领域具有较好的应用前景。