该程序介绍了一种用于多传感器的平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法。结合一个实例和matlab程序对算法的具体实现过程进行了讲解。从仿真图中可以看出，滤波误差不断减小，说明滤波收敛。并且单个滤波的误差小于观测数据误差，证明滤波算法有效。同时融合后的滤波误差小于单个滤波器的误差，证明融合算法有效。仿真结果表明，所提融合滤波算法能够实现有效滤波跟踪。
2024-02-28 20:34:20
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针对非线性非高斯离散动态系统中的状态估计问题, 基于高斯和递推关系, 提出一种高斯和状态估计算法GSSRCKF. 首先将状态噪声、观测噪声及滤波初值均表示为高斯和的形式, 以平方根容积卡尔曼滤波为子滤波器分别估计各高斯子项对应的系统状态; 然后结合各子项对应的权值实现全局估计; 最后设计高斯子项对应权值的自适应策略, 并采用约简控制法降低计算复杂度. 仿真结果验证了所提出的算法在滤波稳定性方面的优越性.
2021-04-19 02:44:55
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