衰减记忆平方根容积卡尔曼滤波及其应用

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计算误差和模型误差是导致容积卡尔曼滤波(CKF)发散的两大主要因素,而平方根容积卡尔曼滤波算法(SCKF)只能抑制计算发散。为抑制模型误差引起的滤波发散,通过引进指数加权衰减因子实现对当前测量数据利用的加强,提出了衰减记忆平方根容积卡尔曼滤波(MASCKF)算法。并将该算法应用到光电跟踪系统的目标跟踪滤波预测中,仿真实验结果表明,MASCKF算法能有效抑制滤波发散,滤波效果优于SCKF算法。
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