...曼滤波器(EKF)是将卡尔曼滤波器(KF)进行Tay-lor展开,算法简单,计算快捷,适用于非线性程度不强,高斯的环境下。不敏卡尔曼滤波(UKF)是先对状态向量的后..
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...DR）系统单独导航时导航误差随时间迅速累积的问题,提出一种基于多传感器信息融合的低成本车载DR系统。以无迹卡尔曼滤波器（UKF）作为数据融合算法,综合利用里程计、陀螺、加速度计、磁力计和气压计等多种传感器的信息,抑制DR系统的累积误差,以低成本、低精度的...
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...是广泛应用的方法。扩展卡尔曼滤波是对非线性方程进行一阶线性化，提供一阶逼近结果，依赖于局部非线性程度，因此可能会为后验均值和协方差带来较大的误差，甚至导致滤波发散。而无迹卡尔曼滤波(UKF)是一种更精确的估计方法，它继承了卡尔曼滤波框架，是一种切实可行便于应用的滤波方法。
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Based on UKF the precision of autonomous navigation was improved obviously.
利用UKF滤波定轨算法，明显提高了自主定轨的精度。
UKF is applied to nonlinear initial alignment of SINS on the stationary base.
将U KF方法应用于静基座对准，研究了非线性静基座对准问题。
However, it can be known that the parameters of UKF are important to the performance of estimate.
但是同时可知，良好的估计效果与ukf算法中各个参数的设置情况有重要的关系。
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