【摘 要】
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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,
【机 构】
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信息工程大学测绘学院,河南郑州450052
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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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