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从最小方差的角度分析了雷达组网无迹滤波(Unscented Filter,UF)状态估计的统计学本质,并且针对UF的Cholesky分解遇到非半正定矩阵容易发散、不准确滤波初值造成滤波发散以及异常扰动影响滤波效果等问题,提出将自适应平方根无迹滤波(Adaptive Square Root Unscented Filter,ASQUF)用于雷达组网状态估计,结合合理的滤波初始化策略,提高了UF的工程可用性。仿真验证表明,提出的ASRUF算法用于雷达组网空域目标状态估计时,初始化平稳无波动,工程可用性好,状态估计精度高,明显优于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法。 相似文献
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视觉惯性导航系统通过初始化,对尺度信息、重力向量、速度、惯性传感器偏差等一系列状态估计所需参数进行快速求解,以提升系统后续导航定位与环境感知的准确性。根据传感信息耦合方式,视觉惯性导航系统初始化方法可以分为三类:联合初始化、非联合初始化和半联合初始化。基于现有研究工作,从基础理论、发展与分类、现有方法、性能评估四个方面展开,对目前主流的初始化方法进行综述,并总结视觉惯性导航系统初始化领域未来的发展趋势,有利于对视觉惯性导航系统初始化方法形成总体性了解并把握其发展方向。 相似文献
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