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改进的尺度参数自适应UKF

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该文通过实验分析指出当前无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)尺度参数自适应选择方法存在的问题,明确了提高滤波器性能的有效方法与途径——对UKF尺度参数自适应准则函数进行修正.在原尺度参数自适应准则函数的基础上,通过引入修正函数,使新准则函数更加接近真实情况.基于BP神经网络对修正函数建模,从而构造出新的自适应准则函数.仿真验证表明,所提出的改进的尺度参数自适应UKF能够有效提高滤波器精度.

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来源
《第七届中国卫星导航学术年会》|2016年|1-6|共6页
会议地点长沙
作者
李大朋; Da-peng Li; 曲艺; Yi Qu; 刘冰; Bing Liu; 刘婷; Ting Liu; 曾陵川; Ling-chuan Zeng;
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作者单位

中国卫星导航系统管理办公室学术交流中心;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TN713:TN707;
关键词
无迹卡尔曼滤波器; 尺度参数; 自适应准则函数; 建模仿真;

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专利

1. 基于参数自适应Jerk模型的IMMUKF算法 [J] . 杨翠芳 ,汪圣利 ,周丰 . 自动化技术与应用 . 2010,第001期
2. 基于UKF的马尔可夫参数自适应IFIMM算法 [J] . 夏忠婷 ,汪圣利 ,武洋 . 现代雷达 . 2009,第5期
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