【摘 要】
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多传感器组合导航系统是一种典型的非线性系统，为了提高其滤波精度，本文提出了多传感器组合导航系统联邦UKF算法。首先，在建立多传感器组合导航系统的非线性状态方程及线性量测方程的基础上，对标准UKF进行了简化；然后，以简化UKF为基础提出了多传感器组合导航系统的联邦UKF算法，并设计了姿态融合算法及其故障检测函数以验证该算法的容错性能；最后，以GNSS/CNS/SINS多传感器组合导航系统为例进行了仿
【基金项目】
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国家自然科学基金（60874112,61673208）； 山东省自然科学基金（2016ZRA06068）项目资助；
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多传感器组合导航系统是一种典型的非线性系统，为了提高其滤波精度，本文提出了多传感器组合导航系统联邦UKF算法。首先，在建立多传感器组合导航系统的非线性状态方程及线性量测方程的基础上，对标准UKF进行了简化；然后，以简化UKF为基础提出了多传感器组合导航系统的联邦UKF算法，并设计了姿态融合算法及其故障检测函数以验证该算法的容错性能；最后，以GNSS/CNS/SINS多传感器组合导航系统为例进行了仿真验证。仿真结果表明，相对于联邦线性卡尔曼滤波器，联邦UKF算法可提高位置及姿态精度约25.8%、22.2%,同时继承了联邦线性卡尔曼滤波器的容错性能。
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