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改进型CKF算法及其在GNSS/INS中的应用
作者姓名:王永杰  吴峻
作者单位:东南大学微惯性仪表与先进导航技术重点实验室,江苏南京,210096
基金项目:国土资源部公益性行业科研专项经费课题(201411012-02)
摘    要:针对容积卡尔曼滤波算法(CKF)在高阶非线性系统应用中,局部容积点采样不准确及系统状态突变导致滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种改进型CKF(TSCKF)算法.采用新的容积点采样规则提高非线性函数映射准确性,进而提高滤波精度;引入强跟踪滤波(STF)的渐消因子,提升算法在状态突变时的鲁棒性.将此算法应用于GNSS/INS(Global Navigation Satellite System/Inertial Navigation System)紧组合导航系统中,仿真结果表明,该算法能够显著提高导航精度,鲁棒性强,在状态突变情况下依然可以满足导航精度要求.

关 键 词:容积卡尔曼滤波  容积点采样规则  强跟踪滤波  渐消因子  组合导航  cubature Kalman filtering (CKF)  cubature point sampling rule  strong tracking filtering (STF)  fading factor  integrated navigation
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