【摘 要】
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为解决非线性系统滤波的非线性和噪声不确定等问题,设计了一种基于交互多模型(IMM)的Unscented卡尔曼滤波器(UKF),针对噪声变化设计一组非线性模型.每个模型都采用UKF滤波,IM
【机 构】
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哈尔滨工业大学深空探测基础研究中心,哈工大科学园3024信箱,黑龙江省哈尔滨150001
【出 处】
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2006航空宇航科学与技术全国博士生学术论坛
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为解决非线性系统滤波的非线性和噪声不确定等问题,设计了一种基于交互多模型(IMM)的Unscented卡尔曼滤波器(UKF),针对噪声变化设计一组非线性模型.每个模型都采用UKF滤波,IMM-UKF滤波器输出为并行UKF输出的概率加权融合,可以达到二阶以上的精度.利用该算法对组合导航系统进行了仿真试验,该算法精度高、模型切换速度快,能适用于动态系统.
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