【摘 要】
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针对修正迭代扩展卡尔曼滤波一次迭代后系统状态和估计状态不与测量噪声之间保持相互独立的问题,将测量噪声增广到状态变量中,提出了基于状态增广的修正迭代扩展卡尔曼滤波。
【机 构】
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山西大学自动化系,太原理工大学自动化系,三菱重工海尔（青岛）空调机有限公司
【基金项目】
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山西省自然科学基金(201701D221118)
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针对修正迭代扩展卡尔曼滤波一次迭代后系统状态和估计状态不与测量噪声之间保持相互独立的问题,将测量噪声增广到状态变量中,提出了基于状态增广的修正迭代扩展卡尔曼滤波。然后将该滤波方法应用到基于雷达测量的再入飞行器目标跟踪问题中,仿真结果表明:与修正迭代扩展卡尔曼滤波和传统的扩展卡尔曼滤波相比,该滤波方法具有更快的收敛速度和更优的估计精度。
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