论文部分内容阅读
针对标准无迹卡尔曼滤波(UKF)算法因自适应能力较弱导致滤波算法精度低的问题,提出一种自适应序贯UKF滤波算法。相比于传统的UKF算法,改进的UKF算法在对sigma样本点的获取上进行改进,加入比例系数替代原有的固定值采样,虽对计算速度略有影响但有效提高了滤波精度。同时通过序贯处理的方法进行量测更新,降低了计算难度和复杂性,提高更新速度,在两种方法相互配合的前提下,改进的UKF滤波算法在可接受的滤波时间内提高滤波精度,有效的得到精确的导航信息。通过INS/BDS紧组合导航系统进行仿真验证,将实验结果