1）利用无迹卡尔曼滤波进行了四种传感器的联合定位，实验表明UKF算法比

1）利用无迹卡尔曼滤波进行了四种传感器的联合定位，实验表明UKF算法比EKF算法在X,Y方向定位误差分别低了124%和120%，UKF算法实测误差在1%以内，精度更高，路径更加准确。

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1) Using unscented Kalman filter to perform joint positioning of four sensors. Experiments show that the positioning error of UKF algorithm in X and Y directions is 124% and 120% lower than that of EKF algorithm, respectively. The measured error of UKF algorithm is within 1%. Higher, the path is more accurate.

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1) Using traceless Kalman filter to carry out the joint positioning of four sensors, the experiment shows that the UKF algorithm is 124% and 120% lower than the ERROR of THE EKF algorithm in X and Y direction, and the test error of the UKF algorithm is within 1%, the accuracy is higher and the path is more accurate.

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1) In this paper, the unscented Kalman filter is used to carry out the joint positioning of four kinds of sensors. The experimental results show that the positioning error of UKF algorithm is 124% and 120% lower than EKF algorithm in X and Y direction, and the actual measurement error of UKF algorithm is less than 1%, which has higher accuracy and more accurate path.<br>

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