三、按最优状态估计线性化的卡尔曼滤波方程 ——广义（推广/扩展卡尔曼滤波方程） 问题、缺点 （1）标称解难解 （2）真轨迹与标称轨迹之间的状态差△X(t)或△Xk不能确保其足够小 或 值得注意的是 或 和 或 与前述的 不同 1、概述 为此，改用另一种近似方法，即采用围绕最优化状态估计 或 的线性化方法，现定义真轨迹与标称轨迹间的偏差为：

GNSS/INS深组合导航理论与方法研究,博士论文,发表于2013年

一种惯导/里程计白主组合导航方法。本方法包括以下步骤: (1) 惯导系统初始对准，对卡尔曼滤波器参数进行初始化; (2) 进行惯性导航计算，得到离散状态转移矩阵和量测矩阵; (3) 基于位移误差的求和测量，计算滤波观测量; (4) 里程计信息故障检测; (5) 卡尔曼滤波; (6) 修正。

后起之秀中国北斗卫星拥有其独有的后发优势，在导航、算法分析领域有何特殊特征，本文档将进行针对性的分析。

自由软件运动和 01.23 的兴起， 给嵌入式系统的设计带来全新的设计思想， 即可以根据应用定制实时内核。本文利 用软件工程中的数据流图工具， 给出了嵌入式 01.23 平台上的 CDE F GHE 组合导航系统的软件逻辑模型： 4个独立的任务 和 K 个设备驱动程序， 该逻辑模型清晰、 完整， 然后给出了组合导航系统软件的设计， 为编码提供依据。

输出校正与反馈校正总结 从形式上看，输出校正仅仅校正系统的输出量，而反馈校正则是校正系统内部的状态。可以证明，两种校正方法的性质是一样的，具有同样的精度。 但是，输出校正的滤波器所估计的状态是未经校正的导航参数误差 ，而反馈校正的滤波器所估计的状态误差是经过校正的导航参数误差。前者数值大，后者数值小，而状态方程都是经过一阶近似的线性方程，状态的数值越小，则近似的准确性越高，因此，利用状态反馈校正的系统状态方程，更能接近真实地反映系统误差状态的动态过程。 故：对实际系统来讲，只要状态能够具体实施反馈校正，综合导航系统就可尽量采用反馈校正的滤波方案。

严恭敏，惯性导航，最新课件20190410版本，捷联惯导算法与组合导航原理讲义，经典的惯性导航资料，适合初学者以及研究人员。

基于减少噪声干扰对GPS/INS组合导航系统准确性影响的目的。采用最优估计理论中卡尔曼滤波理论基础进行系统的研究，建立了组合导航系统状态方程和观测方程，给出了GPS/INS组合导航模型。通过对GPS/INS位置组合导航系统用Kalman滤波和自适应Kalman分析，并应用MATLAB 软件仿真，从仿真结果得出自适应Kalman滤波对组合导航系统中的轨迹滤波跟踪有着较好的效果。

本书着重阐述了卡尔曼滤波基本理论，以及近十年发展起来的有关卡尔曼滤波的新理论和新方法，容错组合导航设计理论和方法，另外还有作者的部分科研成果。内容安排上力求循序渐进，由浅入深，确保知识连贯。

卡尔曼滤波matlab代码样例 %Z=[(1:100);];%观测值 Z=ones(100,2); for j=1:100 Z(j,2)=1; Z(j,1)=j; end mu=[0,1];%数学期望 sigma=[0.5 0;0 0.1];%协方差矩阵 noise=mvnrnd(mu,sigma,100)%生成100个样本