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一种改进中心差分卡尔曼滤波方法_杨宏.pdf

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针对中心差分卡尔曼滤波(CDKF)跟踪时估计精度较低这一不足, 提出了一种基于迭代测量更新的中心差分卡尔曼滤波(ICDKF)方法。 本文将迭代滤波理论引入到中心差分卡尔曼滤波算法中, 重复利用观测信息, 采用经典的非线性非高斯模型进行仿真实验, 给出了该算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、中心差分卡尔曼滤波(CDKF)的仿真结果, 并分析了其跟踪性能和均方根误差。 实验结果表明,迭代中心差分卡尔曼滤波(ICDKF)算法不仅具有无需计算Jacobian矩阵的优点,而且具有更高的估计精度。
gaoliyang  |  2015-07-22 10:09 
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