【摘 要】
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针对容积卡尔曼滤波算法(CKF)在高阶非线性系统应用中,局部容积点采样不准确及系统状态突变导致滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种改进型CKF(TSCKF)算法。采用新的容积点
【机 构】
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东南大学微惯性仪表与先进导航技术重点实验室
【基金项目】
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国土资源部公益性行业科研专项经费课题(201411012-02)
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针对容积卡尔曼滤波算法(CKF)在高阶非线性系统应用中,局部容积点采样不准确及系统状态突变导致滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种改进型CKF(TSCKF)算法。采用新的容积点采样规则提高非线性函数映射准确性,进而提高滤波精度;引入强跟踪滤波(STF)的渐消因子,提升算法在状态突变时的鲁棒性。将此算法应用于GNSS/INS(Global Navigation Satellite System/Inertial Navigation Sys-tem)紧组合导航系统中,仿真结果表明,该算法能够显著提高导航精度
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