【摘 要】
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为了解决无损卡尔曼滤波(UKF)算法计算量随着状态维数增加而急剧增大的问题,将非线性初始对准滤波模型分解为线性与非线性两部分,并提出一种基于此模型分解的KF/UKF组合滤波
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为了解决无损卡尔曼滤波(UKF)算法计算量随着状态维数增加而急剧增大的问题,将非线性初始对准滤波模型分解为线性与非线性两部分,并提出一种基于此模型分解的KF/UKF组合滤波算法,设计了该组合算法的滤波步骤,理论上证明了该组合算法仍为最小均方误差估计意义下的最优估计。通过仿真实验比较了KF/UKF组合算法和UKF算法的滤波效果,结果表明,基于KF/UKF组合算法的运算速度优于UKF算法。
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