【摘 要】
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针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在车辆导航中存在着计算复杂、线性化误差大等缺点，将一种新的非线性滤波方法——平方根UKF方法（SRUKF）用于车辆GPS／DR组合导航中。和普遍采用的EKF方法相
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院
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针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在车辆导航中存在着计算复杂、线性化误差大等缺点，将一种新的非线性滤波方法——平方根UKF方法（SRUKF）用于车辆GPS／DR组合导航中。和普遍采用的EKF方法相比，SRUKF方法不仅提高了车辆组合定位的精度和稳定性；而且不需要模型的具体解析形式，避免了复杂的Jacobi—an矩阵的计算，算法更简单，也更加易于实现。为了检验其有效性，将两种方法分别对车辆GPS／DR组合导航系统进行滤波仿真，仿真结果进一步表明SRUKF方法明显优于EKF方法，是车辆组合导航中一种更理想的非线性滤
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