【摘 要】
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针对无迹卡尔曼滤波器（UKF）测量更新方法的不足,提出了一种对UKF进行迭代测量更新的方法,用于提高非线性系统状态估计的近似精度.利用平方根UKF算法确保了迭代UKF的数值稳定性.
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针对无迹卡尔曼滤波器（UKF）测量更新方法的不足,提出了一种对UKF进行迭代测量更新的方法,用于提高非线性系统状态估计的近似精度.利用平方根UKF算法确保了迭代UKF的数值稳定性.理论分析与实验结果表明,迭代平方根UKF算法不仅具有无需计算雅可比矩阵的优点,而且具有较高的非线性近似精度、较强的数值稳定性和较高的运算效率;在相同数量级运算时间的条件下,其估计性能明显优于扩展卡尔曼滤波器（extended Kalman filter,EKF）、UKF和迭代UKF等非线性滤波器.
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