**正文**
在现代信号处理和估计理论中，卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种广泛应用的算法，用于在线估计动态系统的状态。然而，对于非线性系统，经典的卡尔曼滤波器性能有限，这时引入了扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）来处理非线性问题。但EKF在处理某些特定的非线性问题时，如状态突然变化或高度非线性的情况，其性能并不理想。为了解决这些问题，出现了互补卡尔曼滤波器（Complementary Kalman Filter, CKF）和无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF）。
**互补卡尔曼滤波器（CKF）**
CKF是基于卡尔曼滤波框架的改进版，它结合了卡尔曼滤波的线性和无迹卡尔曼滤波的非线性优势。在处理非线性系统时，CKF通过线性化系统模型，但只在局部区域应用线性化，这样可以避免EKF在状态突变时的精度损失。CKF的核心思想是将系统分为线性部分和非线性部分，分别进行滤波处理，然后将结果进行融合，从而实现对状态的高精度估计。
**无迹卡尔曼滤波器（UKF）**
UKF是另一种处理非线性问题的方法，它采用了一种叫做“无迹变换”的方法来近似概率密度函数。相对于EKF的雅可比矩阵线性化，UKF利用少数几个称为“sigma点”的样本点，可以更准确地估计出非线性系统的状态。特别是在处理高维系统和非线性程度较高的情况时，UKF通常表现出优于EKF的性能。
**CKF与UKF融合**
CKF-UKF融合策略是将这两种滤波器的优点结合起来，以应对状态突变的问题。在系统状态平稳时，CKF的线性化处理可能更为合适；而在状态发生突变时，UKF的非线性处理能力更强。通过动态调整CKF和UKF的权重，可以根据系统的实时状态选择最合适的滤波方法，从而提供更稳健、更精确的状态估计。
在实际应用中，CKF-UKF融合通常涉及以下步骤：
1. 初始化：设置CKF和UKF的初始状态和参数。
2. 预测：利用上一时刻的估计值，通过系统模型预测当前时刻的状态。
3. 更新：根据测量数据，分别用CKF和UKF进行更新，得到两个状态估计。
4. 融合：基于某种融合策略（如加权平均）结合CKF和UKF的结果，得到最终的状态估计。
5. 循环：重复预测和更新步骤，直到获得整个序列的估计。
在提供的文件"CKF_UKF.m"中，很可能是包含了一个MATLAB实现的CKF-UKF融合算法。这个程序可能会包含上述提到的各个步骤，通过编程实现对非线性系统状态的动态跟踪和估计。通过对代码的详细分析和理解，我们可以深入学习如何在实际工程问题中应用这种融合策略，以及如何优化融合权重以提高滤波性能。
