3种确定性采样非线性滤波算法的复杂度分析

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为考察非线性卡尔曼滤波在SINS/GPS组合导航中的实时性问题,对无迹卡尔曼滤波(UKF)、中心差分卡尔曼滤波(CDKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)3种常用确定性采样非线性算法的实现复杂度进行了理论分析,并总结了实时性选择的依据.根据确定性采样卡尔曼滤波的统一迭代步骤,以等效浮点操作数作为评价准则对3种算法进行了复杂度分析,导出了精确计算复杂度的表达式,并进一步对三者之间的差异进行了推导.将上述算法应用于SINS/GPS紧耦合导航中,并进行了蒙特卡罗仿真.结果表明:3种算法的精度一致,UKF复杂度最高,在状态维数高于量测维数的系统中CKF复杂度最低,但在高维量测系统中CDKF可望获得最小的硬件开销.
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