【摘 要】
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为了克服粒子退化现象,将奇异值分解Unscented卡尔曼滤波（SVD-UKF）和粒子滤波相结合,利用SVD-UKF得到粒子滤波的重要性分布,提出了一种改进的粒子滤波算法。该算法将最新观测信
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为了克服粒子退化现象,将奇异值分解Unscented卡尔曼滤波（SVD-UKF）和粒子滤波相结合,利用SVD-UKF得到粒子滤波的重要性分布,提出了一种改进的粒子滤波算法。该算法将最新观测信息引入到状态估计中,不但使估计精度优于常规的粒子滤波,而且继承了奇异值分解数值稳定性好的优点,因而具有较强的鲁棒性。将该算法应用到列车组合定位系统,与经典粒子滤波进行仿真比较,结果表明,提出的改进粒子滤波算法导航定位精度高,算法稳定性好。
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