【摘 要】
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传统的扩展卡尔曼滤波不能抵御观测粗差和动力学模型不精确对状态估值的影响,一旦出现上述误差则不能自适应调节,导致状态估计性能下降.本文引入双自适应因子滤波算法,分别用
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传统的扩展卡尔曼滤波不能抵御观测粗差和动力学模型不精确对状态估值的影响,一旦出现上述误差则不能自适应调节,导致状态估计性能下降.本文引入双自适应因子滤波算法,分别用两个自适应因子分别调节模型误差和观测粗差对状态估计的影响,提高了算法的可靠性.通过建立仿真模型,分析对比了传统的扩展卡尔曼滤波算法、抗差滤波算法以及双自适应因子滤波算法在卫星定轨中的性能,结果表明在两类误差均出现异常的情况下,双自适应因子算法性能更为可靠.
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