二阶中心差分粒子滤波算法是一种改进的粒子滤波方法，主要用于非线性非高斯系统的状态估计问题。它结合了中心差分法和粒子滤波的优点，通过二阶泰勒展开近似非线性函数，提高了状态估计的精度和稳定性。该算法的核心思想是利用中心差分法计算状态变量的均值和协方差，避免了传统粒子滤波中因线性化误差导致的性能下降。具体步骤包括：首先通过中心差分点采样获取状态变量的统计特性，然后利用这些点计算预测状态和协方差，最后通过粒子滤波框架进行重采样和状态更新。二阶中心差分粒子滤波算法相比传统粒子滤波具有更高的估计精度，尤其在强非线性系统中表现更优。同时，它避免了计算雅可比矩阵的复杂性，适用于工程实践中难以求导的非线性系统。该算法在目标跟踪、导航定位等领域有广泛应用。