【摘 要】
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针对先验噪声与系统真实噪声不符引起标准无迹卡尔曼（unscented Kalman filter,UKF）性能退化的情况,提出一种应用于非线性时变状态和参数联合估计的自适应UKF（adaptive unscente
【机 构】
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重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室
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针对先验噪声与系统真实噪声不符引起标准无迹卡尔曼（unscented Kalman filter,UKF）性能退化的情况,提出一种应用于非线性时变状态和参数联合估计的自适应UKF（adaptive unscented Kalman filter,AUKF）算法。根据新的协方差矩阵与相应估计值之间存在的误差,构建成本函数。采用梯度下降法进行在线预估,对噪声的协方差进行在线更新并反馈给标准的UKF。实验和仿真分析表明,与标准UKF相比,自适应UKF算法在精度上有较大的提高。对于时变噪声协方差不确定时,自适应U
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