平方根单形容积卡尔曼滤波算法

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传统的容积卡尔曼滤波(CKF)系列算法在非线性滤波问题中存在数值稳定性差,精度低,计算量大等问题,该文基于平方根滤波技术和超球面的单形采样方法对容积卡尔曼滤波进行改进,提出了一种平方根单形容积卡尔曼滤波(SR-SSRCKF)算法.该滤波算法不仅增强了递推过程中的数值稳定性,保证了状态误差协方差阵的正定性,并且大幅减少了计算量,同时提高了滤波精度.仿真案例表明,该滤波算法的性能显著优于传统的容积卡尔曼滤波系列算法.
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