【摘 要】
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本文利用矩阵理论和信息分配原理,导出集中卡尔曼滤波、分散化滤波和联邦滤波之间的解析关系.证明联邦滤波只有当其主滤波器和局部滤波器的维数都相同时,其全局滤波和集中卡
【机 构】
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清华大学,精密仪器与机械学系,北京,100084
【出 处】
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中国航空学会飞行器控制与操纵第十二次学术交流会暨陀螺与惯导第三次学术交流会
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本文利用矩阵理论和信息分配原理,导出集中卡尔曼滤波、分散化滤波和联邦滤波之间的解析关系.证明联邦滤波只有当其主滤波器和局部滤波器的维数都相同时,其全局滤波和集中卡尔曼滤波等价,是最优的；当联邦滤波器的局部滤波器和主滤波器维数不相同时,只能得到次优解。本文提出了广义联邦滤波器的结构,按信息分配原理重置其一步预测状态和一步预测状态误差信息阵,获得全局滤波次优解。在此基础上利用全局滤波次优解作为测量值,反馈修正其一步预测状态,进一步得到全局滤波最优解。文中对最优反馈增量阵做了严密的数学推导,从理论上严格证明其滤波结果同集中卡尔曼滤波是等价的,并通过双SINS/GPS应用的仿真实例,验证了其有效性。
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