双层无迹卡尔曼滤波

摘要：

针对无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman fllter,UKF)在强非线性系统中估计效果差的问题,提出了双层无迹卡尔曼滤波(Dou-ble layer unscented Kalman filter,DLUKF)算法,该算法用带权值的采样点表征先验分布,而后用内层UKF算法对每个采样点进行更新,最后引入外层UKF算法的更新机制得到估计值和估计协方差.仿真结果表明,相比于传统算法,所提的DLUKF算法可以在较低计算负载下获得较高滤波估计精度.

关键词：状态估计、采样策略、无迹卡尔曼滤波、改进的无迹卡尔曼滤波、无迹粒子滤波

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资助基金：国家自然科学基金61374159;光电控制技术重点实验室和航空科学基金联合20165153034;中国电子科技集团公司数据链技术重点实验室开放基金CLDL-20182203;陕西省自然基金2018MJ6048;西北工业大学创新创意种子基金zz2018149

在线出版日期：2019-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1386-1391