【摘 要】
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为了减少传统无味粒子滤波（Unscented particle filter,UPF）算法的计算负担,提出了最小斜度单形无味转换（Minimal skew simplex UT,MSSUT）方法,这种方法是用最小斜度无味卡尔曼滤
【机 构】
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电子科技大学数学科学学院,电子科技大学机器人研究中心,北京科技大学自动化学院
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为了减少传统无味粒子滤波（Unscented particle filter,UPF）算法的计算负担,提出了最小斜度单形无味转换（Minimal skew simplex UT,MSSUT）方法,这种方法是用最小斜度无味卡尔曼滤波来产生粒子的重要性函数。它不仅能够扩大重要性分布与系统状态的后验概率密度的重叠性,而且能够通过减少Sigma点来减少计算负担。但是,随着状态空间维数的增加,Sigma点集的覆盖半径增大,导致了Sigma点集的聚集性变差。辅助随机变量变尺度无味变换（Auxiliary random
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