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一种均方根容积卡尔曼滤波改进方法及其应用

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本文针对均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)在连续时间状态方程-离散时间观测方程非线性滤波问题中应用时计算复杂度高的问题,对其时间更新和观测更新环节进行了改进,改进方法在时间更新环节基于容积点通过系统状态函数传播即可逼近高斯分布函数二阶统计量的理论基础,避免了在采样周期内递归估算状态预测值和预测误差协方差带来的巨大计算量,在观测更新环节,利用扩维三角分解方法在每个采样周期内仅需一次QR分解即可实现算法递归,从而较为明显地降低算法更新周期内的计算量.文中对两种算法的计算复杂度进行了比较,并对其在典型飞行器跟踪仿真实验中的滤波性能进行了对比分析.仿真结果表明,改进后的方法在计算量显著下降的情况下,滤波精度与均方根容积卡尔曼滤波器相当,且均优于扩展卡尔曼滤波器.

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来源
《2017年（第三届）中国航空科学技术大会》|2017年|214-219|共6页
会议地点北京
作者
Zhang Feng; 张峰; Zhou Dezhao; 周德召;
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作者单位

中国航空学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电子设备;
关键词
飞行器; 目标跟踪; 均方根容积卡尔曼滤波; 连续时间状态方程; 离散时间观测方程; 精度分析;

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