【摘 要】
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提出了一种基于不敏卡尔曼滤波（UKF）的新方法。该方法首先将迭代策略引入到UKF中,一步预测值通过量测更新之后的状态值确定,然后引入衰减因子提高当前数据的利用比重,逐渐减小
【基金项目】
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陕西省科技统筹创新工程计划战略性新兴产业重大产品（群）项目（2014KTCQ01-01）, 陕西省科技统筹创新工程计划项目（2012KTCQ01-06）, 国家自然科学基金（2012KTCQ01-06）,国家自然科学基金（61661049）
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提出了一种基于不敏卡尔曼滤波（UKF）的新方法。该方法首先将迭代策略引入到UKF中,一步预测值通过量测更新之后的状态值确定,然后引入衰减因子提高当前数据的利用比重,逐渐减小旧数据的利用比重,将迭代策略与衰减记忆算法融合。应用于GPS的静态单点定位中,仿真实验表明,新算法能够提供高于传统UKF算法的定位精度和稳定度。
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