【摘 要】
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无迹卡尔曼滤波算法作为典型的卡尔曼滤波改进算法,有效地解决了线性化时高阶项的舍弃误差和强非线性模型的无法线性化问题。但是常规的无迹卡尔曼滤波对旧的数据和当前数据
【机 构】
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江苏师范大学城建与环境学部,常州金坛区规划局,江苏师范大学测绘学院,
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无迹卡尔曼滤波算法作为典型的卡尔曼滤波改进算法,有效地解决了线性化时高阶项的舍弃误差和强非线性模型的无法线性化问题。但是常规的无迹卡尔曼滤波对旧的数据和当前数据的利用率是相同的,很容易导致滤波的发散。通过引进衰减因子加强了对当前数据的利用,降低了旧数据对滤波结果的影响。本文基于此提出了衰减记忆无迹卡尔曼滤波算法,并对衰减因子的确定进行了分析。仿真试验分析表明,衰减记忆无迹卡尔曼滤波算法能够提高滤波结果的精度。
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