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An applied research of improving Kalman filter in dual mode navigation

机译：改进卡尔曼滤波器在双模导航中的应用研究

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Aiming at the improvement the low accuracy of conventional Kalman filter, this paper puts forwards a modified Kalman filter to construct a nonlinear regression model based on M estimation, adopts Unscented Kalman Filter (UKF) filtering, and then applies this algorithm to research of dual mode navigation. Experimental results show that the algorithm can improve the navigation accuracy compared with UKF and Extended Kalman Filter (EKF). It retains the high accuracy while the robustness is ensured, it has certain practical application value in dual mode navigation, also has extensive application and broad prospects.
机译：针对传统卡尔曼滤波器的精度低的问题，提出了一种改进的卡尔曼滤波器，构造了一个基于M估计的非线性回归模型，并采用了无味卡尔曼滤波器（UKF）进行滤波，然后将该算法应用于对偶模型的研究。导航。实验结果表明，与UKF和扩展卡尔曼滤波器（EKF）相比，该算法可以提高导航精度。它在保证鲁棒性的同时保持了较高的精度，在双模导航中具有一定的实际应用价值，具有广阔的应用前景。

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