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摘要:
针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在车载组合导航系统状态估计问题中的缺陷,介绍了一种新的方法--Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)用于车载组合导航系统的非线性状态估计.其思想是基于非线性函数的加权统计线形化,SPKF滤波算法能够给出随机变量非线性变换以后更精确的均值和协方差的估计,从而带来更高的精度.最后通过GPS/DR组合导航模型时间序列的状态估计仿真实例说明:同EKF相比,SPKF的滤波精度和稳定性都显著提高了,还可避免计算烦琐的Jacobi矩阵,是一种良好的非线形滤波方法.
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文献信息
篇名 基于Sigma点Kalman滤波的车载导航系统状态估计
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 卡尔曼滤波 状态估计 西格马点
年,卷(期) 2007,(10) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 232-235
页数 4页 分类号 TP391
字数 3600字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.10.070
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
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节点文献
卡尔曼滤波
状态估计
西格马点
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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