一种新的混合迭代UKF
从统计线性回归的角度对无味变换(unscented transformation,UT)进行分析,推导了迭代无味卡尔曼滤波(iterated unscented Kalman filter,IUKF)。针对IUKF计算量大的问题,结合弦线迭代法和IUKF,得到了一种新的混合迭代无味卡尔曼滤波器。数值仿真的结果表明,新滤波算法的精度优于扩展卡尔曼滤波、迭代扩展卡尔曼滤波和无味卡尔曼滤波,并可以有效降低IUKF的计算量。
非线性滤波、迭代无味卡尔曼滤波、弦线法、单变量非平稳增长模型
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P228.41(大地测量学)
国家自然科学基金资助项目40904018;东南大学微电子机械系统教育部重点实验室开放基金资助项目201001
2012-08-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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