基于迭代卡尔曼滤波器的GPS-激光-IMU融合建图算法 被引量：2

1

作者 丛明 温旭 +1 位作者 王明昊 刘冬 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期75-83,共9页

在当前机器人导航和环境感知领域,室外大尺度场景下的三维激光SLAM一直是一个挑战性问题。由于GPS信号在某些环境下的不稳定性和激光SLAM的误差累积特性,传统算法在大尺度场景下表现不佳。针对室外大尺度场景下三维激光SLAM(同步定位和... 在当前机器人导航和环境感知领域,室外大尺度场景下的三维激光SLAM一直是一个挑战性问题。由于GPS信号在某些环境下的不稳定性和激光SLAM的误差累积特性,传统算法在大尺度场景下表现不佳。针对室外大尺度场景下三维激光SLAM(同步定位和地图构建)存在的误差累积严重问题,本文提出了一种基于迭代卡尔曼滤波器的GPS-激光-IMU融合建图算法。该算法通过利用惯性测量单元(IMU)数据对机器人状态进行预测,同时以激光和全球定位系统(GPS)数据作为观测,更新机器人状态,推导出观测方程和雅可比矩阵,显著提高了建图的精度和鲁棒性。里程计中融合GPS数据的绝对位置信息以解决长时间运行中的误差累积问题。在特征稀疏的环境中,由于约束不足可能导致算法崩溃,GPS数据的引入可以提高系统的鲁棒性。此外,重力对于IMU数据预测机器人状态起到关键的作用。虽然重力是三维向量,但在不发生区域变化的情况下,其模长是不变的,因此被视为二自由度向量。通过将重力的优化转化为旋转矩阵群上的优化,成功避免了重力过参数化的问题,提高了算法的精度。在室外场景下与其他算法进行了性能测试对比并且验证了在大尺度场景下的鲁棒性和精度,结果表明:本文算法的均方根误差为0.089 m,与其他算法相比降低了54%。 展开更多

关键词 激光SLAM(同步定位和地图构建) 多传感器融合 迭代卡尔曼滤波器 重力优化

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卡尔曼滤波下多源传感器数据互补-加权迭代融合算法 被引量：5

2

作者 唐启涛 戴小鹏 罗莉霞 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1460-1465,共6页

因多源传感器在数据融合过程中,受自身数据差异性影响较大,导致最终的融合结果精准度较低。为此,在卡尔曼滤波算法的基础上,针对多源传感器数据提出一种互补-加权迭代融合算法。建立多源传感器观测模型,找出数据融合过程中的最优加权系... 因多源传感器在数据融合过程中,受自身数据差异性影响较大,导致最终的融合结果精准度较低。为此,在卡尔曼滤波算法的基础上,针对多源传感器数据提出一种互补-加权迭代融合算法。建立多源传感器观测模型,找出数据融合过程中的最优加权系数。在多源传感器组合系统中引入卡尔曼滤波算法,结合互补-加权迭代融合算法,建立预测方程、状态方程、滤波互补因子以及估计均方误差方程,实现多源传感器的数据融合。实验结果表明,所提算法可以精准找出最优加权系数,观测误差始终在0.6 m以下,可以实现数据的精准融合。 展开更多

关键词 多源传感器 数据互补-加权迭代融合 卡尔曼滤波算法 状态方程 最优加权系数

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迭代无味卡尔曼滤波器的算法实现与应用评价 被引量：8

3

作者 程水英 余莉 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2546-2553,共8页

为了对各种迭代无味卡尔曼滤波(iterated unscented Kalman filter,IUKF)算法的应用及性能表现给出较为全面、客观的评价,分别导出并探讨了3种IUKF算法之间的内在联系。多种情况下的仿真应用表明,当观测噪声不太大,且该非线性系统状态... 为了对各种迭代无味卡尔曼滤波(iterated unscented Kalman filter,IUKF)算法的应用及性能表现给出较为全面、客观的评价,分别导出并探讨了3种IUKF算法之间的内在联系。多种情况下的仿真应用表明,当观测噪声不太大,且该非线性系统状态的后验密度为可用高斯分布很好近似的单峰形式时,或者说是引起系统非线性的状态量是完全瞬时可观测时,选用恰当的IUKF算法,通过2～3次迭代,就可以在保持滤波一致性的条件下,进一步获得显著的精度收益;否则,IUKF相对于无味卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的迭代收益就难以保证。 展开更多

关键词 递推非线性滤波 扩展卡尔曼滤波器 迭代扩展卡尔曼滤波器 无味卡尔曼滤波器 迭代无味卡尔 曼滤波器

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迭代无味卡尔曼滤波器 被引量：6

4

作者 程水英 毛云祥 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第B10期43-48,共6页

通过对无味卡尔曼滤波器（Unscented Kalman filter，UKF）的误差进行分析，提出了迭代UKF（IUKF）算法。该基本思路是用测量更新后的状态估计去重新对状态量和观测量的一步预测，然后再次应用LMMSE估计子估计状态量的均值和协方差阵，... 通过对无味卡尔曼滤波器（Unscented Kalman filter，UKF）的误差进行分析，提出了迭代UKF（IUKF）算法。该基本思路是用测量更新后的状态估计去重新对状态量和观测量的一步预测，然后再次应用LMMSE估计子估计状态量的均值和协方差阵，如此多次迭代后的滤波估计输出具有更高的精度和更小的方差，故滤波器表现出更好的一致性。Monte Carlo仿真表明，IUKF主要应用于观测噪声较小的场合，其中的迭代只需进行2～3次即可。 展开更多

关键词 递推非线性滤波 线性最小均方误差估计子 无味卡尔曼滤波器 迭代无味卡尔曼滤波器

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基于改进的迭代容积卡尔曼滤波姿态估计 被引量：4

5

作者 钱华明 黄蔚 孙龙 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期116-122,共7页

为了充分利用新的量测信息,提高姿态估计的精度,在分析现有迭代滤波策略存在问题的基础上,采用一种新的容积点迭代策略,将其与容积卡尔曼滤波算法相结合,提出了一种改进的迭代容积卡尔曼滤波(improved iterated cubature Kalman filter,... 为了充分利用新的量测信息,提高姿态估计的精度,在分析现有迭代滤波策略存在问题的基础上,采用一种新的容积点迭代策略,将其与容积卡尔曼滤波算法相结合,提出了一种改进的迭代容积卡尔曼滤波(improved iterated cubature Kalman filter,IICKF)算法.该算法采用容积数值积分理论近似非线性函数的均值与方差,利用状态扩维理论来解决量测迭代中量测噪声与状态相关的问题,同时利用一种新的容积点迭代策略,即在量测迭代过程中直接采用容积点迭代,避免每步迭代都进行均方根计算来产生容积点,克服传统迭代策略是基于高斯近似产生采样点的局限,有效地降低扩维带来的计算量.仿真结果表明:该算法的估计精度高于乘性扩展卡尔曼滤波(multiplicative extended Kalman filter,MEKF)以及迭代容积卡尔曼滤波(iterated cubature Kalman filter,ICKF)算法,该算法的提出有助于提高姿态估计的精度. 展开更多

关键词 姿态估计 改进的迭代容积卡尔曼滤波 容积数值积分理论 状态扩维 估计精度

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基于迭代容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法 被引量：1

6

作者 袁光耀 胡振涛 +2 位作者 张谨 赵新强 付春玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第10期256-261,共6页

针对现有应用非线性滤波算法对神经网络进行训练时存在精度不足的问题,提出了一种基于迭代容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法。首先,将前馈神经网络各个节点的连接权值和偏置作为状态向量,建立前馈神经网络的状态空间模型。其次,利用Sph... 针对现有应用非线性滤波算法对神经网络进行训练时存在精度不足的问题,提出了一种基于迭代容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法。首先,将前馈神经网络各个节点的连接权值和偏置作为状态向量,建立前馈神经网络的状态空间模型。其次,利用Spherical-Radial准则生成容积点,并依据Gauss-Newton迭代策略来优化量测更新过程中获取的状态估计值和状态估计误差协方差,通过容积卡尔曼滤波估计精度的改善,提升神经网络节点的连接权值和偏置的训练效果。理论分析和仿真实验结果验证了所提算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 前馈神经网络 状态空间模型 容积卡尔曼滤波 Gauss-Newton迭代

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迭代卡尔曼滤波在机器人定位中的应用 被引量：5

7

作者 龙慧 胡利 周宴宇 《现代电子技术》 2010年第22期123-125,共3页

定位是移动机器人最基本的问题之一。应用了迭代卡尔曼滤波(IEKF)集成航位推算和全局观测信息,解决机器人的定位问题。该方法在卡尔曼滤波测量更新阶段,多次迭代计算估计状态,直到误差小于一定的阈值。减少了由于泰勒展开的截断带来的... 定位是移动机器人最基本的问题之一。应用了迭代卡尔曼滤波(IEKF)集成航位推算和全局观测信息,解决机器人的定位问题。该方法在卡尔曼滤波测量更新阶段,多次迭代计算估计状态,直到误差小于一定的阈值。减少了由于泰勒展开的截断带来的定位误差,使得算法的收敛稳定性增强。最后通过仿真实验与EKF方法比较。结果表明,IEKF在移动机器人定位中是一种有效的方法。 展开更多

关键词 迭代卡尔曼滤波 误差分析 移动机器人 机器人定位

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基于迭代积分卡尔曼PHD滤波多目标跟踪 被引量：1

8

作者 穆祥强 王朝英 +1 位作者 危璋 孔云波 《现代防御技术》 北大核心 2016年第4期95-100,共6页

在多目标跟踪环境下,通过对数值积分卡尔曼概率假设密度滤波器(QK-PHD)的误差分析,提出一种迭代QK-PHD算法。该算法基本思想是将一步预测作为第1次迭代的初始值,通过量测更新得到状态估计,然后将此状态估计作为下一步迭代的初始均值和... 在多目标跟踪环境下,通过对数值积分卡尔曼概率假设密度滤波器(QK-PHD)的误差分析,提出一种迭代QK-PHD算法。该算法基本思想是将一步预测作为第1次迭代的初始值,通过量测更新得到状态估计,然后将此状态估计作为下一步迭代的初始均值和方差。通过多次迭代后滤波输出精度更高方差更小。Matlab仿真结果表明,在不明显增加计算时间的基础上,迭代QK-PHD比QK-PHD的跟踪效果更加明显,滤波输出精度更高。 展开更多

关键词 迭代 多目标跟踪 状态估计 数值积分 卡尔曼滤波 概率假设密度滤波

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基于卡尔曼滤波迭代学习的交通信号控制方法 被引量：7

9

作者 贾光耀 闫飞 《电子测量技术》 北大核心 2023年第8期126-133,共8页

由于城市交通流具有高度的复杂性,路网内存在的非重复性干扰会使迭代学习的交通控制系统动态性能变差。因此,提出了一种卡尔曼滤波器和迭代学习的交通信号复合控制方法,以进一步改善控制系统的鲁棒性和抗干扰能力。该控制方法首先利用... 由于城市交通流具有高度的复杂性,路网内存在的非重复性干扰会使迭代学习的交通控制系统动态性能变差。因此,提出了一种卡尔曼滤波器和迭代学习的交通信号复合控制方法,以进一步改善控制系统的鲁棒性和抗干扰能力。该控制方法首先利用卡尔曼滤波器对系统的状态进行观测,在含有随机噪声干扰的情况下,估计系统的最优状态;其次设计了带遗忘因子的迭代学习控制方法,遗忘因子可增强对大幅扰动的抗干扰能力,再通过迭代学习逐渐跟踪系统的参考轨迹;最后,对该算法的收敛性进行了数学证明,而仿真的实验结果也表明在扰动环境下利用提出的方法可以降低干扰对控制系统的影响,在一定程度上提高了道路通行能力、减少了交通拥堵。 展开更多

关键词 交通信号控制 迭代学习 遗忘因子 卡尔曼滤波器

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全状态约束下长行程混联机器人投影迭代鲁棒控制算法

10

作者 刘群坡 张卓然 +2 位作者 张建军 卜旭辉 孙蕊 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期322-332,共11页

针对全状态约束下的长行程混联机器人系统鲁棒性较差提出了基于自适应学习神经网络和等效误差函数的投影迭代鲁棒控制算法。基于自适应学习神经网络逼近未知的非线性项,提出投影迭代鲁棒控制算法,更新网络权值并估计逼近误差和随机外部... 针对全状态约束下的长行程混联机器人系统鲁棒性较差提出了基于自适应学习神经网络和等效误差函数的投影迭代鲁棒控制算法。基于自适应学习神经网络逼近未知的非线性项,提出投影迭代鲁棒控制算法,更新网络权值并估计逼近误差和随机外部扰动的未知上界;构造用于抵消初始时刻随机变化扩展误差的时变边界层,设计基于时变边界层和扩展误差的等效误差函数作为迭代控制器的主要控制变量以克服随机初始误差满足相同初始条件;在控制器设计中引入正切型障碍Lyapunov函数,确保系统状态在预定范围内。仿真实验结果证明了该方法的有效性,可在全状态约束下实现高精度强鲁棒性的轨迹跟踪。 展开更多

关键词 自适应迭代学习控制 长行程混联机器人 神经网络 随机初始误差 状态约束

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北斗导航卫星迭代双向卡尔曼滤波定轨

11

作者 祖安然 宋力杰 黄志勇 《海洋测绘》 CSCD 2016年第2期13-16,共4页

以不同天的广播星历拟合初值结果作为北斗星导航系统(BDS)卫星轨道解算参数初值,分析了状态参数不同初始值对BDS双向卡尔曼滤波定轨结果的影响。针对卡尔曼滤波系统不稳定时或弧段长度未能使卡尔曼滤波达到稳定时,初始值的误差对BDS卫... 以不同天的广播星历拟合初值结果作为北斗星导航系统(BDS)卫星轨道解算参数初值,分析了状态参数不同初始值对BDS双向卡尔曼滤波定轨结果的影响。针对卡尔曼滤波系统不稳定时或弧段长度未能使卡尔曼滤波达到稳定时,初始值的误差对BDS卫星滤波结果影响较大的情况,提出了将双向卡尔曼滤波定轨解算得到的卫星初始历元状态参数估计值作为初值,其他参数初值重新解算,初始方差保持不变,进行迭代计算的迭代双向卡尔曼滤波定轨算法。实验结果表明,在相同初始先验方差的情况下,迭代双向卡尔曼滤波定轨方法整体提高了BDS卫星轨道精度。 展开更多

关键词 北斗卫星导航系统 双向卡尔曼滤波 初始值误差 定轨 迭代

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基于状态反馈的卡尔曼滤波组合导航算法 被引量：6

12

作者 汤霞清 郭官周 +1 位作者 郭理彬 张环 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期190-194,共5页

在卡尔曼滤波算法的基础上,提出一种导航误差状态估计的新方法。该方法选取SINS和GPS三个方向上的速度差和位置差作为观测量,根据惯性器件和GPS的精度确定噪声强度,同时建立反馈控制与卡尔曼滤波相结合的滤波器,最终得到误差状态的估计... 在卡尔曼滤波算法的基础上,提出一种导航误差状态估计的新方法。该方法选取SINS和GPS三个方向上的速度差和位置差作为观测量,根据惯性器件和GPS的精度确定噪声强度,同时建立反馈控制与卡尔曼滤波相结合的滤波器,最终得到误差状态的估计值。仿真结果表明,新型滤波器不仅解决了卡尔曼滤波发散的问题,而且使得误差估计精度得到了极大的提高,从而为组合导航系统的误差估计技术找到了更有工程应用价值的方法。 展开更多

关键词 状态反馈 卡尔曼滤波器 组合导航 误差估计

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基于卡尔曼/状态反馈滤波的SINS/DR导航算法研究 被引量：3

13

作者 汤霞清 郭官周 +1 位作者 张环 郭理彬 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2010年第6期10-12,共3页

针对SINS/GPS组合导航系统在GPS信号出现故障时不能正常工作的问题,提出了利用里程计与SINS组合的导航系统。在分析组合系统数学模型的基础上,设计了基于卡尔曼/状态反馈算法的新型滤波器。该滤波器基于最优控制的思想对卡尔曼滤波算法... 针对SINS/GPS组合导航系统在GPS信号出现故障时不能正常工作的问题,提出了利用里程计与SINS组合的导航系统。在分析组合系统数学模型的基础上,设计了基于卡尔曼/状态反馈算法的新型滤波器。该滤波器基于最优控制的思想对卡尔曼滤波算法进行了改进,最终得到误差状态的估计值。仿真结果表明,改进后的卡尔曼滤波算法用于估计导航系统误差能够取得更加满意的效果。 展开更多

关键词 状态反馈 卡尔曼滤波器 组合导航 误差估计

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串联双卡尔曼滤波器在PCR非接触测温中的应用 被引量：9

14

作者 陈旭海 杜民 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2011年第6期564-572,共9页

传统PCR仪对试剂样品进行接触式测温时,存在测量迟滞大、无法直接测量试剂温度以及只能测量局部点温度的缺点,采用红外温度传感器对样品进行非接触测量可以克服以上局限。但红外温度传感器测量噪声较大,为此提出一种串联式双卡尔曼滤波... 传统PCR仪对试剂样品进行接触式测温时,存在测量迟滞大、无法直接测量试剂温度以及只能测量局部点温度的缺点,采用红外温度传感器对样品进行非接触测量可以克服以上局限。但红外温度传感器测量噪声较大,为此提出一种串联式双卡尔曼滤波算法来对红外温度传感器采集到的温度数据进行实时滤波。滤波过程中迭代卡尔曼滤波器(IEKF)与线性卡尔曼滤波器(KF)顺序运行,前者利用少量观测数据对热交换模型中的参数进行在线辨识,后者利用辨识后的系统对采样数据进行实时滤波,该算法结合了IEKF非线性估计收敛快与KF计算简单、实时性高的优点。最后建立平滑度、偏差度和准确度指标来评价该算法与KF、EKF、FIR数字滤波器的滤波效果。实验表明,该算法与其他滤波器输出具有相当的平滑度,且偏差度为0.510 6,远小于其他滤波器,准确度指标也由滤波估计前6.871 1提高到0.150 2。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波器 迭代卡尔曼滤波 红外测温 聚合酶链式反应

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基于PI迭代学习的有源电力滤波器的电流控制方法 被引量：1

15

作者 黄媛 《广东电力》 2006年第9期8-12,共5页

针对有源电力滤波器存在滤波效果不够理想这一问题,根据系统的参考信号是周期变化的特点,提出了一种基于PI型学习律的迭代学习控制算法。通过实施遗忘因子学习律增强系统鲁棒性的同时,引入了在最优目标下选择模糊参考电流误差的D型学习... 针对有源电力滤波器存在滤波效果不够理想这一问题,根据系统的参考信号是周期变化的特点,提出了一种基于PI型学习律的迭代学习控制算法。通过实施遗忘因子学习律增强系统鲁棒性的同时,引入了在最优目标下选择模糊参考电流误差的D型学习律前馈环节。并且利用PSIM软件对所提出方法和传统的滞环控制方法进行了仿真实验,从动态响应和控制精度两个方面做了比较,验证了所提出方法的可行性。 展开更多

关键词 有源电力滤波器 PI迭代学习控制 跟踪误差 周期性

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声表面波滤波器衍射迭代补偿的改进算法

16

作者 叶程都 覃亚丽 +1 位作者 赵义祯 徐劲波 《浙江工业大学学报》 CAS 2008年第1期90-93,共4页

高性能声表面滤波器的邻频抑制要求达到60 dB以上,此时必须对衍射效应进行补偿.基于δ函数模型,对采用分裂指设计的变迹叉指换能器,通过迭代校正电极孔径大小的方法来改善声表面波滤波器阻带抑制.该算法采用简化的滤波器模型以减少运算... 高性能声表面滤波器的邻频抑制要求达到60 dB以上,此时必须对衍射效应进行补偿.基于δ函数模型,对采用分裂指设计的变迹叉指换能器,通过迭代校正电极孔径大小的方法来改善声表面波滤波器阻带抑制.该算法采用简化的滤波器模型以减少运算复杂度,引入两个误差参数作为迭代补偿结束条件而无需尝试迭代次数.最后给出了一个实际的声表面波滤波器设计实例,用普通PC机不到一分钟便可完成整个设计过程.数值模拟表明,由衍射效应带来的频带恶化基本得到校正. 展开更多

关键词 声表面波滤波器 衍射补偿 迭代 误差函数

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一种基于卡尔曼滤波器的模板更新方法

17

作者 曲宏伟 杨风暴 李申燕 《红外技术》 CSCD 北大核心 2008年第12期709-712,共4页

在运动目标跟踪过程中,基于相似性度量的模板匹配法是常用的一种相关跟踪算法。但是,单纯利用模板与图像的匹配准则难以应对跟踪过程中常见的目标姿态变化问题,很难获得比较好的跟踪效果。针对上述问题,利用卡尔曼滤波器对模板像素进行... 在运动目标跟踪过程中,基于相似性度量的模板匹配法是常用的一种相关跟踪算法。但是,单纯利用模板与图像的匹配准则难以应对跟踪过程中常见的目标姿态变化问题,很难获得比较好的跟踪效果。针对上述问题,利用卡尔曼滤波器对模板像素进行逐像素更新,每个像素依据自身的性质进行修正的幅度都不一样,从而得到自适应和最优的模板图像,最终达到在序列图像中准确匹配的目标。实验证明,该方法在一定程度上解决了跟踪过程中目标的形态变化问题。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波器 模板更新 后验状态 误差协方差

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可变初始状态下迭代学习控制误差估计

18

作者 刘琪 方勇 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2006年第10期118-119,122,共3页

讨论了连续系统在可变初始状态下的迭代学习控制问题,运用学习过程的二维(2-D)特性所建立的误差方程,给出了学习控制的动态分析以及误差估计,为算法的实际应用提供了保障,仿真结果证实了该方法。

关键词 连续系统 可变初始状态 迭代学习控制 误差估计

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基于误差迭代PI和改进重复控制的APF补偿电流控制 被引量：38

19

作者 徐群伟 钟晓剑 +1 位作者 胡健 陈国柱 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期124-131,共8页

针对电网谐波污染日益严重的情况,为提高有源电力滤波器(APF)的稳态补偿精度和动态响应性能,从谐振控制器的角度出发,对传统重复控制进行改进,并针对控制对象优化得到最优重复控制参数。同时,为了克服重复控制延时一个周波响应的动态性... 针对电网谐波污染日益严重的情况,为提高有源电力滤波器(APF)的稳态补偿精度和动态响应性能,从谐振控制器的角度出发,对传统重复控制进行改进,并针对控制对象优化得到最优重复控制参数。同时,为了克服重复控制延时一个周波响应的动态性能缺陷,提出了一种误差迭代比例—积分(PI)控制法,在提高系统动态响应速度的基础上尽可能保证稳态精度。最后,对重复控制的嵌入形式加以改进,通过设置指令前馈通道优化控制结构,得到了改进复合控制的优化结构,实验和仿真结果验证了所提出控制策略的准确性和有效性。 展开更多

关键词 有源电力滤波器 谐振控制器 误差迭代比例-积分控制 改进重复控制 嵌入式结构

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卫星轨道估计中广义卡尔曼滤波算法改进 被引量：7

20

作者 薛申芳 金声震 +1 位作者 宁书年 孙才红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第33期203-206,共4页

随着广义卡尔曼滤波越来越广泛的应用,其算法研究越来越深入。文章给出了一种轨道确定方法的广义尔曼滤模型,对广义卡尔曼滤波过程中的状态预报给出了一种修改算法———迭代算法,对这种迭代算法和RKF7(Runge-Kutta-Fehlberg7阶)算法所... 随着广义卡尔曼滤波越来越广泛的应用,其算法研究越来越深入。文章给出了一种轨道确定方法的广义尔曼滤模型,对广义卡尔曼滤波过程中的状态预报给出了一种修改算法———迭代算法,对这种迭代算法和RKF7(Runge-Kutta-Fehlberg7阶)算法所相应的滤波过程进行了计算机仿真,说明了离散误差对估计轨道的影响,迭代算法可以消减离散误差。通过把两种算法结果进行比较,表明迭代算法简捷、运行较快、且能达到一定的精度。 展开更多

关键词 广义卡尔曼滤波 状态预报 迭代算法 轨道确定

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