迭代扩展卡尔曼滤波(Iterated Extended Kalman Filter)
然后，将无人机动力学模型中的未知气动参数转换为待辨识参数矩阵，采用基于迭代扩展卡尔曼滤波（IEKF）与渐消记忆最小二乘（RLS）的气动特性辨识两步方法，实时辨识无人机气动参数，更新非线性模型预测控制律所用模型，消除模型误差，...
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应用了迭代卡尔曼滤波(IEKF)集成航位推算和全局观测信息,解决机器人的定位问题。该方法在卡尔曼滤波测量更新阶段,多次迭代计算估.
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信息融合技术研究 协方差易出现病态，导致滤波定位结果不稳定。为此，许多研究工作开始致力于研究更加稳定、精度更高的算法，如迭代的扩展卡尔曼滤波(Iterated EKF， IEKF)方法，它在没有更新测量值的情况下采用滤波值和协方差阵进行多次迭代计算，从而得到更高精度的估计。
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