【摘 要】
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提出一种新的渐消自适应Unscented粒子滤波算法，通过Sigma点来获取状态估值和协方差阵，利用渐消因子自适应的调节权值大小，得到一种参数可调节的重要性密度函数。该重要性密度函
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提出一种新的渐消自适应Unscented粒子滤波算法，通过Sigma点来获取状态估值和协方差阵，利用渐消因子自适应的调节权值大小，得到一种参数可调节的重要性密度函数。该重要性密度函数考虑了最新量测的影响，更合理地利用有效信息，保证了粒子多样性，使滤波性能明显改善，能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS／SAR组合导航系统中，与扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波比较，仿真结果表明，提出的滤波算法能提高导航解算的精度，其性能明显优于扩展Kalman滤波和渐消自
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