【摘 要】
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为进一步提高平方根无迹卡尔曼滤波（SR-UKF）在低成本捷联惯导（SINS）/卫星导航（GPS）组合系统中的算法精度和实时性,针对系统随机模型的噪声统计特征不确定性和协方差平方根矩阵的复
【机 构】
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重庆水利电力职业技术学院建筑工程系,信息工程大学空间地理信息学院,中南大学地球科学与信息物理学院
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为进一步提高平方根无迹卡尔曼滤波（SR-UKF）在低成本捷联惯导（SINS）/卫星导航（GPS）组合系统中的算法精度和实时性,针对系统随机模型的噪声统计特征不确定性和协方差平方根矩阵的复杂性,结合最大后验估计（MAP）和矩阵奇异值分解（SVD）理论建模,提出了一种基于MAP噪声估计模型的快速UKF算法.通过对SINS/GPS组合导航系统的仿真实验,研究表明：相比于传统UKF算法,新算法能够有效减小噪声统计模型不确定时对导航精度的制约,提高算法鲁棒性,同时降低传统UKF算法的时间复杂度,提高数据更新实时性.
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