UKF在高动态GPS数据处理中的应用

发布时间：2017-06-16 08:00

  本文关键词：UKF在高动态GPS数据处理中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对高动态GPS数据处理中的非线性问题,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的非线性GPS数据处理方法。传统的方法是将滤波中的非线性方程在标称轨道附近采样线性化,这样会产生较大的误差且计算较难实现。所提算法利用UKF处理GPS数据模型中的非线性方程,采用加权采样点的高斯最小集来表示状态分布,然后通过U变换产生的状态变量进行滤波估计。仿真实验表明,所提算法能够有效处理高动态GPS数据中的非线性问题,预测精度也有较大提高。
【作者单位】： 第二炮兵工程大学;广东省有色地质测绘院;第二炮兵驻石家庄地区军事代表室;
【关键词】： 无迹卡尔曼滤波 高动态 GPS
【分类号】：P228.4
【正文快照】： 0引言卡尔曼(R.E.Kalmam)在1960年提出了一种适合数字计算机的递推滤波方法,即卡尔曼滤波。卡尔曼成功地采用了状态空间的概念,从而改变了对滤波问题的一般描述,即它不是直接给出信号过程的二阶特性或谱密度函数,而是把信号过程视为白噪声作用下的一个线性输出,而且这种输出、

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1 周猛飞;肖成松;逯振飞;蔡亦军;潘海天;;基于UKF的滚动时域估计方法研究[J];计算机与应用化学;2013年12期

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本文编号：454784