一种基于极大似然准则的自适应卡尔曼滤波算法 (2005年)

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在系统不能确切建模或模型本身会产生改变的应用场合,传统卡尔曼滤波算法的性能受到直接影响,甚至无法正常应用。基于标准卡尔曼滤波假设,利用极大似然估计准则推导了一种新的自适应卡尔曼滤波算法,这种滤波算法的主要思路是利用新息序列对系统和量测噪声方差阵Q和R实时估计和调整,以实时反映系统模型的变化。在相关理论分析的基础上,针对低成本惯性/GPS组合导航系统对这种自适应卡尔曼滤波方法的性能进行了仿真分析,与传统卡尔曼滤波算法进行了比较,探讨了这种算法的实用性。

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