【摘 要】
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针对常规容积卡尔曼滤波（cubature Kalman filter,CKF）算法在捷联惯导系统（strapdown inertialnavigation system,SINS）大方位失准角初始对准中采样点个数与状态向量维数成正比、
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针对常规容积卡尔曼滤波（cubature Kalman filter,CKF）算法在捷联惯导系统（strapdown inertialnavigation system,SINS）大方位失准角初始对准中采样点个数与状态向量维数成正比、计算量较大的问题,提出了降维CKF算法。与常规CKF算法相比,该算法只对离散化后的SINS非线性误差模型中的大方位失准角进行采样,再利用三阶球面-相径容积规则计算后验均值和协方差,从而将采样向量从10维降低到1维,采样点数量从20个下降到2个,减小了计算量。仿真实验结果表明,
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