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顾及线性化模型误差补偿的EKF改进算法

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扩展卡尔曼滤波(EKF)是解决非线性问题的有效方法,然而EKF采用级数展开将非线性问题转化为线性问题的过程中必然会引入线性化误差,针对EKF线性化所产生的线性化模型误差问题,使用非线性预测滤波对线性化所引起的模型误差进行预测,并将预测所得误差的统计特性考虑到标准EKF的解算过程中,使模型更趋于真实情况.最后,通过算例对改进的性能进行了验证,结果表明这种线性化模型误差补偿算法是有效的.

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来源
《第一届中国卫星导航学术年会》|2010年|1241-1248|共8页
会议地点北京
作者
MOU Zhong kai; 牟忠凯; SUI Li fen; 隋立芬; ZHANG Qing hua; 张清华; Gan Yu; 甘雨;
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作者单位

中国科学院高技术研究与发展局;

中国卫星导航定位应用管理中心;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类微分方程、积分方程;
关键词
扩展卡尔曼滤波; 线性化模型; 误差补偿; 性能评价;

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