【摘 要】
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在模式识别领域,基于Unscented的卡尔曼滤波算法(UKF)广受关注,但在求解过程中经常会遇到病态问题,从而影响算法的性能。基于奇异值分解(SVD)的卡尔曼滤波算法(SVDKF)以SVD代
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在模式识别领域,基于Unscented的卡尔曼滤波算法(UKF)广受关注,但在求解过程中经常会遇到病态问题,从而影响算法的性能。基于奇异值分解(SVD)的卡尔曼滤波算法(SVDKF)以SVD代替Cholesky分解协方差矩阵产生sigma样本点,可以提高协方差矩阵的数值稳定性。通过对两种算法性能进行仿真比较发现,SVDKF算法优于UKF算法,具有良好的鲁棒性,能有效改善滤波性能,提高算法的精度。
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