【摘 要】
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讨论了SP(Sigma Point)变换算法的性质,给出了一种新的扩展型卡尔曼滤波方法SPKF(Sigma PointKalman Filter)。它不仅具有较高的精度,而且不必计算偏导数阵。结合变形监测数据处理进行仿真分析的结果表明,SPKF具有良好的状态估计性能,而且使用简便,适合于非线性系统状态估计。
【机 构】
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武汉大学测绘学院,信息工程大学测绘学院,61081部队
【基金项目】
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全国优秀博士学位论文作者专项资金(200344),中科院动力大地测量学重点实验室(DGLIGG)开放基金(L06-06,L04-03),国家自然科学基金(40674039)
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讨论了SP(Sigma Point)变换算法的性质,给出了一种新的扩展型卡尔曼滤波方法SPKF(Sigma PointKalman Filter)。它不仅具有较高的精度,而且不必计算偏导数阵。结合变形监测数据处理进行仿真分析的结果表明,SPKF具有良好的状态估计性能,而且使用简便,适合于非线性系统状态估计。
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