【摘 要】
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针对标准容积卡尔曼滤波（CKF）在组合导航系统模型不确定情况下滤波精度下降甚至发散的问题,将奇异值分解（SVD）与CKF算法相结合,并引入强跟踪滤波（STF）理论,提出一种改进的强跟踪SVD
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,复杂工业过程检测、控制与优化重点实验室
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针对标准容积卡尔曼滤波（CKF）在组合导航系统模型不确定情况下滤波精度下降甚至发散的问题,将奇异值分解（SVD）与CKF算法相结合,并引入强跟踪滤波（STF）理论,提出一种改进的强跟踪SVD—CKF算法。为提高数值计算的稳定性,采用SVD代替标准CKF中的Cholesky分解;引入STF理论框架,通过渐消因子对预测误差协方差阵进行在线修正,在系统模型不确定或系统发生大的突变时,能够提高系统的强鲁棒性。通过仿真结果验证了改进算法的有效性。
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