STF-CS，研究SCE与beta的关系，比较了四种滤波性能，（1）传统KF-CS ，（2）人为选定β值的STF-CS，（3）SCE最小方法确定β值（离散取值）的STF-CS ，（4）SCE最小方法确定β值（最小二乘拟合）的STF-CS。

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针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在面对系统模型失配和状态突变滤波精度下降的问题,将强跟踪滤波器(STF)和高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)相结合,提出一种简化高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(RHSTCKF)算法.该算法具有比传统CKF更高的滤波精度,并且利用滤波模型的特点,简化HCKF的计算步骤,同时在HCKF中引入多重渐消因子增强算法的自适应性和应对状态突变的能力.将所提算法应用到SINS/GPS组合导航系统中进行仿真实验,结果表明,RHSTCKF可以准确估计出突变状态的真实值,能够抑制滤波器状态异常的干扰,滤波性能明显优于HCKF,能够提高组合导航系统的自适应性和定位精度.

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强跟踪容积卡尔曼滤波器在对含有模型误差和时变噪声的非线性系统进行滤波时, 容易出现性能降低甚至发散. 鉴于此, 提出一种基于变分贝叶斯的强跟踪容积卡尔曼滤波算法. 该算法运用虚拟噪声法补偿模型误差, 假设虚拟噪声均值非零, 且满足高斯分布, 虚拟噪声方差服从逆gamma分布, 在强跟踪容积卡尔曼滤波器估计状态的同时, 采用变分贝叶斯推理估计虚拟噪声参数. 仿真结果表明, 所提出算法对含模型误差与时变噪声的非线性系统具有较好的估计精度, 相比于自适应算法具有更强的鲁棒性.

行业分类-电信-一种基于改进强跟踪滤波器的电力信号突变参数测量方法.rar

此程序是运用强跟踪UKF滤波实现捷联惯导实现初始对准，可以仿真数据，如果有实验数据也可以用！效果还可以。

基于改进的强跟踪滤波GPS校频系统误差处理方法

程序包括 1、 sf_ukfm_sins_gps：强跟踪UKF滤波主程序 2、 shuaijianukfm_sins_gps：衰减记忆UKF滤波主程序； 3、ukfm_sins_gps：UKF滤波主程序