【摘 要】
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针对无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman fllter, UKF)在强非线性系统中估计效果差的问题,提出了双层无迹卡尔曼滤波(Double layer unscented Kalman filter, DLUKF)算法,该算
【机 构】
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西北工业大学自动化学院信息融合技术教育部重点实验室,光电控制技术重点实验室,中国电子科技集团公司数据链技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61374159);光电控制技术重点实验室和航空科学基金联合(20165153034);中国电子科技集团公司数据链技术重点实验室开放基金(CLDL-20182203);陕西省自然基金(2018MJ6048);西北工业大学创新创意种子基金(zz2018149)资助~~
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针对无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman fllter, UKF)在强非线性系统中估计效果差的问题,提出了双层无迹卡尔曼滤波(Double layer unscented Kalman filter, DLUKF)算法,该算法用带权值的采样点表征先验分布,而后用内层UKF算法对每个采样点进行更新,最后引入外层UKF算法的更新机制得到估计值和估计协方差.仿真结果表明,相比于传统算法,所提的DLUKF算法可以在较低计算负载下获得较高滤波估计精度.
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