【摘 要】
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该文通过实验分析指出当前无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)尺度参数自适应选择方法存在的问题,明确了提高滤波器性能的有效方法与途径——对UKF尺度参数自适
【机 构】
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中国科学院光电研究院,北京,中国,100094
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该文通过实验分析指出当前无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)尺度参数自适应选择方法存在的问题,明确了提高滤波器性能的有效方法与途径——对UKF尺度参数自适应准则函数进行修正.在原尺度参数自适应准则函数的基础上,通过引入修正函数,使新准则函数更加接近真实情况.基于BP神经网络对修正函数建模,从而构造出新的自适应准则函数.仿真验证表明,所提出的改进的尺度参数自适应UKF能够有效提高滤波器精度.
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