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基于新息和残差的自适应UKF算法 总被引：5，自引：0，他引：5
针对先验噪声统计特性与实际不符引起卡尔曼滤波精度下降的情况,提出了一种基于新息和残差序列在线估计噪声统计特性的自适应无迹卡尔曼滤波算法.该算法首先通过新息序列实现了对观测噪声协方差矩阵的实时跟踪;然后根据新息和残差的正交性原理估计过程噪声协方差的实时变化;最后利用协方差匹配原则在线修正噪声的理论协方差使其逼近真实的噪声水平,从而实现最优估计.另外算法中通过引入尺度因子,进一步减小了泰勒展开造成的截断误差,提高了估计的精度.DR/GPS组合导航系统的仿真实验表明,该算法对时变的噪声统计特性有较强的自适应性,滤波精度更高,鲁棒性更强. 相似文献
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