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对递归贝叶斯估计框架下的非线性滤波（Nonlinear Filter，NF）算法进行分类，根据NF算法设计思想的不同把它们分为基于函数拟合／变换的NF算法、基于矩拟合的NF算法和基于条件后验概率密度函数拟合的NF算法。同时，还论述了线性回归卡尔曼滤波算法、二阶分离差分卡尔曼滤波算法、Unscented Kalman Filter算法和高斯一厄米特滤波算法四者间的共性与区别，指出了基于NF算法间相互融合的新NF算法设计的不足，分析了上述三类NF算法设计思想的完备性，发现了一些NF算法设计思想中的不足，明确了