【摘 要】
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针对Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法易引起发散且对初始条件的选取非常敏感的问题,提出一种自适应强跟踪Sage-Husa滤波算法。该算法从Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法出发,引
【机 构】
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北京卫星导航中心,河北省科学院地理科学研究所河北省地理信息开发应用工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(41474027)
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针对Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法易引起发散且对初始条件的选取非常敏感的问题,提出一种自适应强跟踪Sage-Husa滤波算法。该算法从Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法出发,引入强跟踪技术,通过渐消因子在线修正一步预测误差协方差矩阵,使算法具有应对场景变化等不确定情况的能力,增强算法的鲁棒性;通过改进Sage-Husa自适应算法对噪声方差阵进行实时在线估计,使算法具有应对噪声变化的自适应能力,保证较好的跟踪精度。仿真结果表明,所提出的滤波算法能够有效提高载波环路的跟踪精度和鲁棒性。
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