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【摘 要】
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无味卡尔曼滤波(UKF)是一种通过采样来近似非线性分布,从而对非线性问题进行次优估计的滤波方法。利用实时观测得到的重力异常以及航行区域参考重力异常图,可以建立基于重力异常的UKF滤波匹配导航算法,以此校正惯性导航系统的漂移误差。针对选取与UT变换相同权系数来求取预测观测值而可能导致求得的预测观测值为伪观测值的问题,提出了利用关联概率密度函数对采样观测值进行加权的重力异常UKF滤波匹配导航算法。通过
【机 构】
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信息工程大学,工程兵学院
【出 处】
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测绘科学技术学报
【发表日期】
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2015年04期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41274029）,国家863计划项目（2013AA122502）,信息工程大学地理空间信息学院硕士学位论文创新与创优基金资助（S201407）.
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