【摘 要】
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针对无迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter，UKF）在系统强非线性或状态模型不精确的情况下，存在滤波精度降低甚至发散的问题，提出一种改进的强跟踪SVD-UKF算法。该算法采用奇异值
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
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针对无迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter，UKF）在系统强非线性或状态模型不精确的情况下，存在滤波精度降低甚至发散的问题，提出一种改进的强跟踪SVD-UKF算法。该算法采用奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）的方法改进UKF中状态协方差矩阵的迭代，保证协方差矩阵的非负定性及迭代的稳定性；算法基于强跟踪滤波（StrongTrackingfilter，STF）理论框架，对改进的SVD-UKF引入多重渐消因子自适应调整状态协方差矩阵，在系统状态发生突变
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