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迭代容积卡尔曼滤波算法及其应用
资料介绍
非线性系统的状态估计是工程领域广泛存在的问题，获得非线性状态估计问题的最优解需要得到系统状态的后验概率分布的完整描述，然而只有在很少的情况下才能精确的描述，为此在过去的几十年里人们提出了大量的次优滤波方法。扩展卡尔曼方法（extended Kalman filter，EKF）是工程中一种广泛应用的次优滤波方法12]，其基本思想是线性化状态和量测方程后使用卡尔曼滤波算法。对于高度非线性问题，EKF可能产生较大的滤波误差，甚至出现计算发散。为了改进EKF的性能，提出了选代EKF滤波方法（iterated EKF，IEKF）]，IEKF在量测更新过程中通过选代过程充分使用最新的量测信息以提高估计的精度。当估计值非常接近真实值时，IEKF性能优于EKF，但这种情况在实际中很少出现。EKF和IEKF实现时需要计算雅克比矩阵，限制了它们的使用范围。
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