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一种基于平方根Unscented卡尔曼滤波的GPS/DR组合定位算法

杨静  郑南宁  
【摘要】:针对智能车辆机动性运动的定位问题提出了一种基于平方根 Unscented 卡尔曼滤波的 GPS/DR 组合定位方案和算法. 基于组合定位模型状态方程线性和观测方程非线性的特点,提出了将标准平方根卡尔曼滤波同 SR-UKF 相结合的非线性滤波算法.该算法在时间更新阶段减少了滤波算法的运算量,提高了滤波算法的效率.仿真结果表明:与基于 EKF 的非线性滤波算法相比,本算法具有更高的滤波精度和更好的滤波稳定性,同时,同通用 SR-UKF 相比又具有较高的运算效率,完全适合于资源有限的车载导航系统.

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