【摘 要】
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针对非线性状态估计中受到较大的初始估计误差和量测方程的非线性的影响致使状态估计精度不高的问题，提出了一种新的滤波算法——基于Levenberg—Marquardt方法（简写为L-M）的迭
【机 构】
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西安工业大学计算机科学与工程学院,西安交通大学电子与信息工程学院
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针对非线性状态估计中受到较大的初始估计误差和量测方程的非线性的影响致使状态估计精度不高的问题，提出了一种新的滤波算法——基于Levenberg—Marquardt方法（简写为L-M）的迭代容积卡尔曼滤波算法（ICKFLM）．该算法将容积卡尔曼滤波算法（CKF）的量测更新过程转换为求解非线性最小二乘解问题，以状态预测和方差预测为初始值，使用L—M方法求解最优的状态和方差估计．把基于L—M方法的迭代容积卡尔曼滤波算法应用到弹道再入目标状态估计中，仿真结果表明，相比于CKF算法，新算法的位置估计误差约降低了70
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