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GPS导航解算中常采用离散线性Kalman滤波模型。由于线性化忽略高次项,加之线性化受初始值精度的影响,导致线性化模型精度很难满足高动态用户需求。为此,分别讨论了扩展Kalman滤波和Bancroft算法以及利用观测信息迭代精化观测方程三种算法,并结合算例进行了比较与分析。
GPS导航解算中几种非线性Kalman滤波的理论分析与比较
【摘 要】
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GPS导航解算中常采用离散线性Kalman滤波模型。由于线性化忽略高次项,加之线性化受初始值精度的影响,导致线性化模型精度很难满足高动态用户需求。为此,分别讨论了扩展Kalman滤波和Bancroft算法以及利用观测信息迭代精化观测方程三种算法,并结合算例进行了比较与分析。
【机 构】
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西安测绘研究所,长安大学,信息工程大学
【出 处】
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测绘工程
【发表日期】
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2005年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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