摘要：针对工程实际中遇到的非线性系统状态方程中含未知输入(如环境因素的影响、模型和参数选取不当等)的情况,采用自校准技术,基于秩滤波与无迹Kalman滤波算法提出了一种非线性状态方程自校准滤波方法,并分别讨论了自校准秩滤波(SRF)与自校准无迹Kalman滤波(SUKF)两种情况。大量仿真结果和工程应用表明:与无迹Kalman滤波(UKF)相比,该方法通过对系统状态方程中的未知输入进行自动估计和补偿,改善了系统受未知输入影响下的滤波效果,从算例中可以看到,估计精度至少提高了80%,且计算简单,便于工程应用。