EKF_UKF和CKF的滤波性能对比研究.pdf

论文摘要：普通卡尔曼滤波(KF)可以在线性系统中对目标状态做出最优估计，得到好的滤波效 果。然而实际系统总是非线性的，针对非线性系统，常用的解决办法是对非线性系统进行近似 线性化处理，从而将非线性问题转变成线性问题。文中分析了扩展卡尔曼(EKF)、无迹卡尔曼 (UKF)和容积卡尔曼(CKF)的基本原理和各自的特点，然后将EKF、UKF和CKF进行滤波对 比和分析，最后通过仿真试验证明：与EKF相比，UKF、CKF不仅保证了系统的稳定性，同时提 高了估计精度。但CKF的估计均方误差值相比UKF更小，表现出了更高的精度。

基于平方根容积卡尔曼滤波的四旋翼无人机的姿态解算

2019年4月新出论文，使用平方根容积卡尔曼滤波的四旋翼姿态解算，与EKF，SR-EKF, UKF-SRUKF相比，精度和稳定性高很多，有介绍算法步骤，而且非常清晰，很有价值。

IMU误差模型与校准

网上有很多介绍MEMS IMU传感器噪声模型的文章，但是这一篇是我见过最完整的噪声模型了。详细讲解了MEMS误差的来源，如果有深入研究MEMS传感器，这篇文章非常有用。

从零开始的 IMU 状态模型推导

从三个方面讲解了IMU状态模型推导： 1. IMU运动模型推导; 2. IMU观测和噪声模型; 3. IMU状态估计误差模型. 非常完整，观测和噪声模型也很受用，对于理解MEMS传感器有非常大的帮助。

一种基于平方根卡尔曼的二阶滤波算法的研究.pdf

通用使用的是一阶和二阶的EKF算法，二阶比一阶提高了精度，这里将二阶算法应用到了SREKF算法上，可以有效提高滤波器的性能。

四种卡尔曼滤波器的性能比较

四种卡尔曼滤波性能比较: EKF, UKF, SREKF, SRUKF四种常见工程用的滤波算法比较。比较的内容是在视觉测量方面。

使用视觉引导的无人机自动降落系统

厦门大学硕士论文，提取了一种视觉引导无人机自动着陆方案，非常详细，使用的是ODROIDXU模块，视觉图形很简单，提取方案也很简单，具有价值的地方是使用了SRUKF算法对估计的位置进行了滤波，取得了较好的效果。

完整的基于视觉无人机自主精准降落方案

西工大布树辉老师学生的论文，实现了通过一个二维码视觉方案，可以完成无人机自主着陆方案，包括移动平台下的自动降落，没有使用PnP算法，使用了的是优化的思路，非常具有参考和工程价值。有完整的步骤。

基于平方根推广卡尔曼滤波的星载GPS定轨

本文是使用SR-EKF对星载GPS数据进行融合，证明了SR-EKF算法能够减小观测异常对位置和速度估计的影响。

捷联惯导系统姿态算法比较

东南大学写的论文，概要：从工程应用的角度出发，比较了毕卡算法、龙格-库塔算法、圆锥补偿算法进行了仿真和比较，有不同的更新公式。具有很高的工程实用价值