【摘 要】
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在传统递推最小二乘算法（RLS）中,人为设置的递推初始值将导致状态估计的有偏性,也就丧失了最优性,当量测数据次数较小时尤为严重。摒弃了传统RLS算法＂新估计值=旧估计值＋修正值＂的
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在传统递推最小二乘算法（RLS）中,人为设置的递推初始值将导致状态估计的有偏性,也就丧失了最优性,当量测数据次数较小时尤为严重。摒弃了传统RLS算法＂新估计值=旧估计值＋修正值＂的递推结构,提出了借助中间量进行递推,再由中间量直接作状态估计的改进算法。改进RLS算法状态估计结果与批处理LS算法完全一致,且无需初始状态的任何信息。将改进RLS算法应用于捷联惯导系统（SINS）初始对准。对于一定的初始对准精度要求,理论上改进RLS算法所需的初始对准时间是最短的。最后,SINS初始对准数值仿真结果验证了所提算法
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