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平方根容积卡尔曼滤波器 被引量：27
1
作者 郝燕玲 杨峻巍 +1 位作者 陈亮 郝金会 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2012年第2期169-172,共4页
针对容积卡尔曼滤波器在递推过程中,计算量大、数值不稳定等问题,提出了平方根容积卡尔曼滤波器。该滤波器不仅增强了数值鲁棒性,确保了状态协方差矩阵的正定性,且在一定程度上提高了滤波精度。仿真结果表明,该滤波器的滤波精度与容积... 针对容积卡尔曼滤波器在递推过程中,计算量大、数值不稳定等问题,提出了平方根容积卡尔曼滤波器。该滤波器不仅增强了数值鲁棒性,确保了状态协方差矩阵的正定性,且在一定程度上提高了滤波精度。仿真结果表明,该滤波器的滤波精度与容积卡尔曼滤波相比提高了约10%,且均高于扩展卡尔曼滤波;随着状态维数的增加,该滤波器的估计性能越加优于扩展卡尔曼滤波器。因此对系统维数较高的场合,该滤波器是一种非常有效的非线性滤波算法。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 平方根滤波 贝叶斯估计 数值稳定性 球面径向容积规则
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跟踪机动再入飞行器的交互多模型Unscented卡尔曼滤波方法 被引量：15
2
作者 张树春 胡广大 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期1220-1225,共6页
对于目标发生机动时的再入飞行器的跟踪问题,传统跟踪方法是采用机动模型的扩展卡尔曼滤波.本文在提高机动目标跟踪精度的探索中做了两方面的努力,一是在描述目标运动模型方面采用了更符合机动目标运动特性的多模型方法;另一方面,采用... 对于目标发生机动时的再入飞行器的跟踪问题,传统跟踪方法是采用机动模型的扩展卡尔曼滤波.本文在提高机动目标跟踪精度的探索中做了两方面的努力,一是在描述目标运动模型方面采用了更符合机动目标运动特性的多模型方法;另一方面,采用了隐含高阶精度的Unscented卡尔曼匹配滤波方法.对于交互多模型Unscented卡尔曼滤波器在仿真中易出现数值问题,给出了基于平方根滤波的数值鲁棒性的解决方法. 展开更多
关键词 再入目标 机动 Unscented变换 平方根滤波
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强跟踪平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法 被引量：16
3
作者 戴雪梅 郎朗 陈孟元 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第10期1493-1499,共7页
针对移动机器人在状态突变时同步定位与地图构建精度下降的问题,提出了强跟踪平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法(STF-SRCKF-SLAM)。该算法首先根据移动机器人的运动学模型和观测模型进行预测,然后通过直接传播误差协方差矩阵的平方根因子进... 针对移动机器人在状态突变时同步定位与地图构建精度下降的问题,提出了强跟踪平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法(STF-SRCKF-SLAM)。该算法首先根据移动机器人的运动学模型和观测模型进行预测,然后通过直接传播误差协方差矩阵的平方根因子进行更新,使计算复杂度大大降低。同时在预测和更新过程中引入时变渐消因子,实时调整相应数据权值,达到提高机器人定位精度的目的。仿真实验结果表明,相比容积卡尔曼滤波SLAM算法(CKF-SLAM)、平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法(SRCKF-SALM),STF-SRCKF-SLAM算法均方根误差降低了26.25%和13.8%,运行时间减少了1.83%和1.21%,表明该算法在SLAM性能上更优。 展开更多
关键词 移动机器人 同步定位与地图构建 容积卡尔曼滤波 平方根滤波 强跟踪
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基于SR-CKF的移动机器人动态目标跟踪算法 被引量：16
4
作者 李朕阳 郎朗 陈孟元 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第8期1198-1205,共8页
针对移动机器人在未知复杂环境中动态目标跟踪存在的数值不稳定、计算量大和精度较差等问题,提出基于平方根容积卡尔曼滤波的移动机器人动态目标跟踪算法(SR-CKF-SLAM-OT)。该算法的系统状态由地图环境特征、机器人和目标作为一个整体... 针对移动机器人在未知复杂环境中动态目标跟踪存在的数值不稳定、计算量大和精度较差等问题,提出基于平方根容积卡尔曼滤波的移动机器人动态目标跟踪算法(SR-CKF-SLAM-OT)。该算法的系统状态由地图环境特征、机器人和目标作为一个整体构成。建立目标和机器人的动态模型进行预测、数据关联和更新,在更新过程中直接传递目标状态均值和协方差矩阵的平方根因子,降低了计算的复杂度。此外,通过数据关联环节能够有效的降低伪观测值对系统状态估计的影响。仿真结果表明:相比基于EKF的动态目标跟踪算法,所提出的动态目标跟踪算法目标和机器人均方根误差分别降低了36.3%和38.2%,SR-CKF-SLAM-OT算法有效地满足了移动机器人动态目标跟踪的需求。 展开更多
关键词 同步定位与地图构建 移动机器人 容积卡尔曼滤波 平方根滤波 目标跟踪
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基于平方根滤波的网络等值算法 被引量：12
5
作者 闫常友 刘建飞 +1 位作者 杨奇逊 秦晓辉 《继电器》 CSCD 北大核心 2006年第3期41-46,共6页
结合近年来电压稳定研究的特点和新的趋势,利用母线的同步相量信息,提出采用平方根滤波器进行电力系统参数等值估计。又提出利用V_Q曲线和P_V曲线来验证参数估计结果。参数估计方法具有物理概念明确、计算量小、数值稳定性好、可以连续... 结合近年来电压稳定研究的特点和新的趋势,利用母线的同步相量信息,提出采用平方根滤波器进行电力系统参数等值估计。又提出利用V_Q曲线和P_V曲线来验证参数估计结果。参数估计方法具有物理概念明确、计算量小、数值稳定性好、可以连续计算的特点。该方法避免了最小二乘、卡尔曼滤波等算法可能发散的问题。用IEEE9母线系统进行仿真计算,开发了仿真平台及相关软件,证明了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 电压稳定 等值 参数估计 平方根滤波 同步相量
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平方根滤波及其在目标跟踪方面的应用 被引量：10
6
作者 张树春 胡广大 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期700-704,共5页
在主流非线性滤波算法中,诸如扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波都包含状态协方差矩阵的传递,这在滤波器更新步骤经常引起协方差矩阵失去正定,从而引发滤波器失效.平方根滤波可以降低这种数值误差的影响.基于协方差更新的Joseph形式... 在主流非线性滤波算法中,诸如扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波都包含状态协方差矩阵的传递,这在滤波器更新步骤经常引起协方差矩阵失去正定,从而引发滤波器失效.平方根滤波可以降低这种数值误差的影响.基于协方差更新的Joseph形式,给出一种更简洁的平方根扩展卡尔曼滤波算法.同时将此滤波器和平方根Unscented卡尔曼滤波器应用于再进入飞行器的目标跟踪问题,仿真结果表明这种应用是有效的. 展开更多
关键词 平方根滤波 非线性滤波 Unscented变换 目标跟踪
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一种改进的自适应平方根传递对准滤波算法 被引量：8
7
作者 解春明 赵剡 邓俊云 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期622-626,共5页
提出了一种解决时变噪声条件下传递对准的改进自适应平方根滤波算法。该算法将状态方差调节因子阵、自适应调节的系统噪声和量测噪声方差以及噪声有限记忆尺度融入平方根滤波结构中,采用序列算法滤波解算。算法通过一步控制和多步自适... 提出了一种解决时变噪声条件下传递对准的改进自适应平方根滤波算法。该算法将状态方差调节因子阵、自适应调节的系统噪声和量测噪声方差以及噪声有限记忆尺度融入平方根滤波结构中,采用序列算法滤波解算。算法通过一步控制和多步自适应调节过程,以较少的计算量从数值计算、噪声抑制及自适应调节方面提高滤波性能。仿真结果表明,该算法滤波稳定性强,能够根据实际噪声快速调整,且滤波精度高,为机载导弹提供了一种有效的快速精确传递对准方法。 展开更多
关键词 传递对准 自适应滤波 平方根滤波 机载导弹 卡尔曼滤波
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奇异值分解的容积卡尔曼滤波性能评价 被引量：6
8
作者 马春 张秋昭 杨威 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2018年第12期23-27,共5页
针对容积卡尔曼滤波(CKF)在递推过程中易出现状态协方差阵非正定性导致计算发散的现象,该文推导了一种基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波算法(SVD-CKF)。该算法基于CKF的理论框架,采用奇异值分解代替标准CKF中的Cholesky分解,兼具奇异值... 针对容积卡尔曼滤波(CKF)在递推过程中易出现状态协方差阵非正定性导致计算发散的现象,该文推导了一种基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波算法(SVD-CKF)。该算法基于CKF的理论框架,采用奇异值分解代替标准CKF中的Cholesky分解,兼具奇异值分解算法的数值鲁棒性强和CKF精度高、实现简单等优点,解决了CKF在滤波过程中易出现状态协方差阵非正定性引起的计算发散的问题。同时推导了标准CKF、平方根CKF(SR-CKF)和SVD-CKF等不同滤波算法的具体形式,分析了上述不同CKF算法的特点。采用二维目标纯方位跟踪仿真实例与蒙特卡洛仿真试验对3种CKF算法的性能进行对比,结果表明:SVD-CKF算法性能优于标准CKF和平方根CKF算法。 展开更多
关键词 非线性滤波 容积卡尔曼滤波 平方根滤波 奇异值分解
原文传递
基于SR-CKF的相对方位多机器人协同定位算法 被引量：6
9
作者 李朕阳 郎朗 陈孟元 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第7期1107-1113,共7页
针对单移动机器人在探索未知复杂环境时,存在鲁棒性较差、效率较低等问题以及现有多机器人协同定位算法实时性较差、数值不稳定和定位精度较差等缺陷,提出基于平方根容积卡尔曼滤波的相对方位多机器人协同定位算法。通过建立机器人运动... 针对单移动机器人在探索未知复杂环境时,存在鲁棒性较差、效率较低等问题以及现有多机器人协同定位算法实时性较差、数值不稳定和定位精度较差等缺陷,提出基于平方根容积卡尔曼滤波的相对方位多机器人协同定位算法。通过建立机器人运动方程和观测方程,利用相对方位作为测量值,进一步得到多机器人协同定位的动态模型。在更新过程中直接传递目标状态均值和协方差矩阵的平方根因子,降低了计算的复杂度。仿真结果表明:相比基于相对方位的EKF、UKF协同定位算法,本文提出的协同定位算法均方根误差降低了87.04%和52.10%,运行时间比UKF协同定位算法减少了1.45%,表明该算法在协同定位性能上更优越。 展开更多
关键词 多机器人 相对方位 容积卡尔曼滤波 平方根滤波 协同定位
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UKF改进算法在组合导航INS误差校正中的应用 被引量：4
10
作者 朱立新 孟 马春来 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2014年第2期35-41,共7页
针对无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法与全球定位系统/惯性导航系统(Global Positioning System/Inertial Navigation System,GPS/INS)组合导航模型不匹配,且鲁棒性不足,难以适应INS元件的随机性和突变性的问题,提出了... 针对无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法与全球定位系统/惯性导航系统(Global Positioning System/Inertial Navigation System,GPS/INS)组合导航模型不匹配,且鲁棒性不足,难以适应INS元件的随机性和突变性的问题,提出了一种UKF改进算法。该算法有效结合了混合滤波思想、平方根滤波技术及交互式多模型结构,分别克服了算法与线性/非线性模型不匹配,协方差矩阵非正定以及参数设置难以适应模型不确定性的问题。仿真实验分别考察了新算法在INS平台角初始大误差及加速度计零偏突变两种情况下的表现。实验表明,新算法在估计精度及鲁棒性方面比UKF有较大提高,能够有效校正INS元件产生的随机和突变误差。 展开更多
关键词 全球定位系统/惯性导航系统 误差校正 无迹卡尔曼滤波 混合滤波 平方根滤波 交互式多模型
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衰减记忆平方根UPF算法及其在组合导航中的应用 被引量：4
11
作者 高怡 高社生 吴佳鹏 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期777-781,共5页
针对用UPF算法进行导航滤波计算可能出现协方差矩阵不对称或负定的问题,在研究衰减记忆滤波和平方根滤波的基础上,以Unscented粒子滤波为框架,提出一种新的衰减记忆平方根UPF算法。该算法利用衰减因子减小历史信息对滤波的影响,增强当... 针对用UPF算法进行导航滤波计算可能出现协方差矩阵不对称或负定的问题,在研究衰减记忆滤波和平方根滤波的基础上,以Unscented粒子滤波为框架,提出一种新的衰减记忆平方根UPF算法。该算法利用衰减因子减小历史信息对滤波的影响,增强当前量测信息在滤波计算中的作用。然后,以协方差矩阵的平方根阵代替协方差矩阵进行滤波解算,保证了协方差矩阵的对称性和非负定性,提高了滤波算法数值稳定性和解算精度。将提出的算法应用到SINS/SAR组合导航系统中进行仿真验证,并与UPF算法进行比较,结果表明,提出算法的滤波性能明显优于UPF算法,能提高组合导航系统的滤波精度。 展开更多
关键词 衰减因子 平方根滤波 衰减记忆滤波 Unscented粒子滤波 协方差矩阵
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自适应SRCKF在GPS动态单点定位中的应用 被引量：5
12
作者 孙鹏 赵长胜 +2 位作者 吴文宇 张立凯 杨梦圆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期266-270,共5页
平方根容积卡尔曼滤波具有良好的数值稳定性与滤波效率,针对滤波中状态函数与实际不符带来的误差对滤波造成的影响,将基于预测残差统计量的自适应因子和最优自适应因子与平方根容积卡尔曼滤波算法相结合以降低预测信息在滤波中的权重,... 平方根容积卡尔曼滤波具有良好的数值稳定性与滤波效率,针对滤波中状态函数与实际不符带来的误差对滤波造成的影响,将基于预测残差统计量的自适应因子和最优自适应因子与平方根容积卡尔曼滤波算法相结合以降低预测信息在滤波中的权重,并将平方根容积卡尔曼滤波与带自适应因子的平方根容积卡尔曼滤波用于GPS动态单点定位数据处理,最后用航摄飞机实测GPS动态观测数据验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 容积准则 平方根滤波 自适应因子 动态单点定位
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基于李群的视觉/惯性自适应组合导航算法 被引量：4
13
作者 廖涛涛 敬忠良 +1 位作者 李旻哲 潘汉 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2020年第5期585-590,597,共7页
为了改善数据突变情况下视觉/惯性组合导航中系统的估计精度及稳定性,本文提出了一种基于李群的自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法:基于李群/李代数对位姿和运动状态进行建模,并采用无迹卡尔曼滤波对位姿状态进行估计;在滤波过程中,引... 为了改善数据突变情况下视觉/惯性组合导航中系统的估计精度及稳定性,本文提出了一种基于李群的自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法:基于李群/李代数对位姿和运动状态进行建模,并采用无迹卡尔曼滤波对位姿状态进行估计;在滤波过程中,引入了渐消因子,自适应地修正位姿和状态估计的协方差,提高了数据突变条件下组合导航算法的鲁棒性.同时为了保证滤波过程中的数值稳定性,本文给出了所提出算法基于平方根无迹卡尔曼滤波的实现方式.对比仿真结果证明了本文所提出算法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 李群 无迹卡尔曼滤波 渐消因子 平方根滤波
原文传递
基于5阶降维平方根-容积卡尔曼滤波的动基座对准应用研究 被引量：4
14
作者 黄湘远 汤霞清 +1 位作者 武萌 吴伟胜 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期219-225,共7页
为提高动基座下捷联惯导系统的对准精度、数值稳定性和减小计算量,将5阶容积卡尔曼滤波(CKF)、降维算法、多次离散和平方根(SR)滤波结合起来,形成5阶降维SR-CKF非线性对准方案。为减小5阶CKF的计算量,建立非线性-线性分离的系统模型,引... 为提高动基座下捷联惯导系统的对准精度、数值稳定性和减小计算量,将5阶容积卡尔曼滤波(CKF)、降维算法、多次离散和平方根(SR)滤波结合起来,形成5阶降维SR-CKF非线性对准方案。为减小5阶CKF的计算量,建立非线性-线性分离的系统模型,引入降维算法;为提高1阶龙格-库塔法的逼近精度,设计多次离散和时间更新的滤波框架;为提高数值稳定性,推导了5阶降维SR-CKF;比较常规3阶SR-CKF、5阶CKF和5阶降维SR-CKF的各项特性。实车动基座对准实验结果表明:该方案对准精度高、数值稳定性强、计算量小,满足应用需要。 展开更多
关键词 兵器科学与技术 容积卡尔曼滤波 降维 平方根滤波 多次离散
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基于变遗忘因子的改进卡尔曼滤波锂电池荷电状态估算研究
15
作者 张涛 陈东明 +1 位作者 侯鹏鹏 王尧彬 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期126-132,共7页
目的 为了解决锂电池在不同放电阶段和噪声干扰下荷电状态(SOC)估算结果发散问题,方法 通过分析锂电池机理特性,查找影响估算结果的因素和原因。选取适当的数学模型并得到开路电压特性-荷电状态(OCV-SOC)试验曲线后,针对传统算法估算误... 目的 为了解决锂电池在不同放电阶段和噪声干扰下荷电状态(SOC)估算结果发散问题,方法 通过分析锂电池机理特性,查找影响估算结果的因素和原因。选取适当的数学模型并得到开路电压特性-荷电状态(OCV-SOC)试验曲线后,针对传统算法估算误差波动较大的问题,提出变遗忘因子递推最小二乘(VFF-RLS)与自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASRUKF)算法联合估算SOC。结果 以动态应力测试(DST)为例,遗忘因子最小二乘(FFRLS)算法的开路电压初期误差最大值为0.02 V,稳定后端电压误差为0.004~0.010 V,误差收敛时间约45 s;UKF算法的SOC估算初期最大误差为0.03,在400 s左右逐渐收敛到理论值附近,稳定后的波动误差为0.83%;VFF-RLS算法在相同的条件下,开路电压实验初期误差最大值为0.04 V,稳定后端电压误差为0.003~0.007 V,误差收敛时间约10 s;ASRUKF的SOC估算初期最大误差为0.1,随着算法迭代,200 s内收敛到理论值附近,稳定后最大波动误差0.413%。结论 为了保证算法适用的普遍性,在不同初值下观察算法的收敛性,结果表明,在复杂的试验工况下,与传统算法比较,改进算法的参数辨识速度明显加快,精度提高,在估算SOC阶段,波动范围明显变小;在实际值误差较大的情况下,依然能够迅速收敛,证明本文方法的改进切实可行,可用于实际电池研究。 展开更多
关键词 锂电池 变遗忘因子 荷电状态 自适应滤波 平方根滤波
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平方根滤波算法在传递对准误差评估中的应用 被引量：4
16
作者 李晓华 赵剡 解春明 《宇航计测技术》 CSCD 2009年第2期31-34,共4页
传递对准误差评估,通常需要进行顺序Kalm an滤波及逆序平滑处理。在递推处理过程中,系统状态均方误差阵常常失去非负定性而导致滤波发散。将平方根滤波应用于对准误差的评估中,采用平方根滤波和平方根平滑算法进行弹载子惯导系统的传递... 传递对准误差评估,通常需要进行顺序Kalm an滤波及逆序平滑处理。在递推处理过程中,系统状态均方误差阵常常失去非负定性而导致滤波发散。将平方根滤波应用于对准误差的评估中,采用平方根滤波和平方根平滑算法进行弹载子惯导系统的传递对准误差评估,能够保证状态均方误差阵的正定性,并且提高了滤波的收敛速度和评估的误差,为传递对准提供了一种有效的误差评估方法。 展开更多
关键词 平方根滤波 平滑算法 对准误差
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基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器 被引量：3
17
作者 李中志 赵梦 +2 位作者 于雪莲 周云 汪学刚 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2014年第2期52-57,共6页
针对不敏卡尔曼滤波器在递推过程中的数值不稳定性以及系统发生突变时跟踪效果不佳的问题,提出一种新的机动目标自适应跟踪算法——基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器(STF-SRUKF)。该算法一方面基于平方根滤波的思想,在递推过程中采... 针对不敏卡尔曼滤波器在递推过程中的数值不稳定性以及系统发生突变时跟踪效果不佳的问题,提出一种新的机动目标自适应跟踪算法——基于强跟踪的平方根不敏卡尔曼滤波器(STF-SRUKF)。该算法一方面基于平方根滤波的思想,在递推过程中采用协方差矩阵的平方根代替协方差矩阵本身,以保证数值计算的稳定性;另一方面,基于强跟踪滤波的思想,在递推过程中引入时变渐消因子,实时调节增益矩阵,以增强目标运动发生突变时的跟踪能力。仿真结果表明,STF-SRUKF算法对于突发机动的目标运动模型具有良好的跟踪效果,而且具有较好的稳定性。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 不敏卡尔曼滤波器 平方根滤波 强跟踪
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基于噪声自适应和平方根滤波的改进TCKF算法 被引量：3
18
作者 张丽杰 钱镭源 《计算机仿真》 北大核心 2022年第1期322-326,共5页
正交变换容积卡尔曼滤波(Transformed Cubature Kalman Filter, TCKF)在不增加计算量的前提下,解决了容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter, CKF)的非局部采样问题,滤波性能优于CKF。提出一种量测噪声自适应平方根TCKF(Adaptive-Squar... 正交变换容积卡尔曼滤波(Transformed Cubature Kalman Filter, TCKF)在不增加计算量的前提下,解决了容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter, CKF)的非局部采样问题,滤波性能优于CKF。提出一种量测噪声自适应平方根TCKF(Adaptive-Square Root Transformed Cubature Kalman Filter, A-SRTCKF)算法,对TCKF进行改进,采用QR分解更新误差协方差矩阵的平方根进行滤波运算,并通过估计残差协方差矩阵的方法估计量测噪声。仿真结果表明,所提算法不但解决了因量测噪声未知时变而造成的状态估计精度急剧下降问题,而且避免了因误差协方差矩阵非正定而导致算法异常终止的情况,具有比TCKF更高的估计精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 容积卡尔曼滤波 正交变换 自适应 平方根滤波
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自主式车载组合导航系统误差修正技术研究 被引量：3
19
作者 侯永利 万彦辉 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2006年第S1期179-182,共4页
考虑到车载组合导航系统运行时间长、地形环境复杂的特点,将零速修正技术与激光捷联惯导/里程计/气压高度表组合导航系统相结合,采用序贯处理和平方根滤波算法,建立了实用的卡尔曼滤波模型,相比基本卡尔曼滤波算法,该方法实现简单,计算... 考虑到车载组合导航系统运行时间长、地形环境复杂的特点,将零速修正技术与激光捷联惯导/里程计/气压高度表组合导航系统相结合,采用序贯处理和平方根滤波算法,建立了实用的卡尔曼滤波模型,相比基本卡尔曼滤波算法,该方法实现简单,计算量小,抑制滤波的发散,提高了滤波的精度。最后对组合导航系统进行仿真验证,对误差的修正取得了较为满意的结果。相比LSINS/GPS组合导航系统,该系统具有良好的自主性及适应性. 展开更多
关键词 组合导航 激光捷联惯导 零速修正 平方根滤波
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平方根滤波的优越性分析 被引量：3
20
作者 董春敏 周伟 +1 位作者 曹振坦 张会娟 《测绘与空间地理信息》 2012年第1期66-68,共3页
文章用计算机语言(MATLAB)完成了常规Kalman(卡尔曼)滤波和平方根滤波的实现过程,并且用实测数据比较和分析了常规Kalman滤波和平方根滤波在处理病态矩阵时的表现,试验验证了平方根滤波对病态矩阵的处理具有明显的优越性。
关键词 MATLAB 平方根滤波 病态矩阵
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