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应用扩展卡尔曼滤波对非线性系统进行状态估计时 ,要对系统的动力方程进行线性化 ,这就为状态的估计带来一定的误差。本文首先对非线性变换的函数进行级数展开 ,获得了随机变量经非线性变换后的真实均值和协方差表达式 ,并得到一阶线性化的均值和协方差 ,然后提出了一种精度更高的变换算法用以逼近非线性变换后的真实均值和协方差 ,理论分析和数值试验都表明新算法不仅具有更高的精度 ,而且更容易实现