【摘 要】
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针对非线性系统的状态估计精度较低的问题,提出基于容积卡尔曼滤波（CKF）的辅助粒子滤波（APF）算法—CAPF算法。该算法采用容积数值积分原则计算非线性函数的均值和方差,生成粒子滤
【机 构】
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空军工程大学防空反导学院,陕西师范大学计算机科学学院
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针对非线性系统的状态估计精度较低的问题,提出基于容积卡尔曼滤波（CKF）的辅助粒子滤波（APF）算法—CAPF算法。该算法采用容积数值积分原则计算非线性函数的均值和方差,生成粒子滤波算法的重要性密度函数,获得所需的带权值粒子,进而计算粒子均值,获得系统状态的最小均方误差估计。CAPF算法由于使用最新的量测信息产生粒子,因而提高了对系统状态估计的逼近程度。仿真结果表明,CAPF算法具有更高的滤波精度,验证了算法的可行性和有效性。
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