【摘 要】
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拓展卡尔曼滤波器的稳定性并不能保证滤波器算法在实际应用中具有收敛性．为克服滤波发散，基于衰减记忆扩展卡尔曼滤波，利用系统新的量测值对估计值进行修正或进行系统模型的修正
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拓展卡尔曼滤波器的稳定性并不能保证滤波器算法在实际应用中具有收敛性．为克服滤波发散，基于衰减记忆扩展卡尔曼滤波，利用系统新的量测值对估计值进行修正或进行系统模型的修正，引入衰减因子加强当前数据的权系数，在一定程度上克服线性化和时变等因素造成模型不准而引起的滤波发散。实验结果表明，该算法对道路中运动车辆有良好的跟踪效果，对噪声统计特性的不确定性也有较好的适应性。
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