【摘 要】
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针对组合导航系统状态模型及噪声统计特性不确定的情况下,标准容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)算法鲁棒性差,导致滤波精度下降甚至出现滤波发散的问题,提出一种H
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
【基金项目】
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云南省科技计划项目(No.2015ZC005)
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针对组合导航系统状态模型及噪声统计特性不确定的情况下,标准容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)算法鲁棒性差,导致滤波精度下降甚至出现滤波发散的问题,提出一种H∞鲁棒自适应CKF算法。该算法基于标准的三阶CKF算法理论框架,在观测方程为线性的条件下,对其量测更新进行了简化,并引入数值稳定性较强的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)对系统状态协方差阵进行分解迭代,改善了计算的数值稳定性;在系统状态协方差阵更新过程中引入H∞滤波思想,并
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