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题名迭代容积卡尔曼滤波算法及其应用
被引量：44
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作者
穆静
蔡远利
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机构
西安交通大学电子与信息工程学院自动控制工程研究所
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第7期1454-1457,1509,共5页
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基金
国家自然科学基金(60972146)资助课题
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文摘
将Gauss-Newton迭代和容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法相结合,建立了一种迭代CKF(iterated CKF,ICKF)算法。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,且在迭代过程中利用最新量测信息并改进迭代过程产生的新息方差和协方差,可获得较高的估计精度。针对弹道系数未知的再入弹道目标状态估计问题,仿真实验结果显示,该方法实现简单,比无迹卡尔曼滤波方法(unscentedKalman filter,UKF)及CKF方法效果要好。
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关键词
容积原则
容积卡尔曼滤波
再入弹道目标状态估计
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Keywords
cubature rule
cubature Kalman filter
state estimation for reentry ballistic target
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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