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SR-UKF在状态估计中的应用

彭云辉  缪栋  刘云峰  
【摘要】:在非线性系统状态估计中,UKF是一种新的非线性滤波方法,在状态的时间更新阶段直接使用非线性模型,不引入线性化误差,而且不必计算Jacobians矩阵,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)不仅能提高滤波精度,而且更容易实现.对此介绍了SR-UKF的算法原理及实现.实例仿真表明,SR-UKF比EKF估计精度高,与UKF相比具有相同的滤波精度,但算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性.

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