一种迭代离差差分滤波算法及其应用研究

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针对扩展卡尔曼滤波(EKF)和迭代EKF量测更新过程采用线性化误差传递,导致状态估计精度偏低的问题,将迭代方法、统计线性化误差传递和离差差分滤波器相结合,建立了一种新型迭代离差差分滤波方法.将该方法应用于再入弹道目标状态估计,仿真实验结果显示,此方法降低了测量方程的非线性对滤波的影响,有效提高了目标的状态估计精度. Aiming at the problem that EKF and iterative EKF measurement and updating process adopt the linearized error transfer, the precision of state estimation is low. The iterative method, the statistical linearized error transfer and the differential-difference filter are combined to establish A new iterative method of differential-difference filtering is proposed, which is applied to the target state estimation of reentry trajectory. The simulation results show that this method reduces the influence of the nonlinearity of the measurement equation on the filtering and improves the state estimation accuracy effectively.
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