【摘 要】
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为解决非线性动态系统滤波的非线性和噪声不确定等问题,设计了一种基于交互多模型（IMM）的Unscented卡尔曼滤波器（UKF）,针对噪声变化情况建立一组非线性模型,与每个模型对应的UKF
【机 构】
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哈尔滨工业大学深空探测基础研究中心,大庆油田电力集团宏伟热电厂
【基金项目】
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国防科工委基础科研项目（J16008001）,国家高技术研究发展计划（863计划）项目“组合导航系统自主重构技术与智能导航算法研究”（2006AA122305）”.
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为解决非线性动态系统滤波的非线性和噪声不确定等问题,设计了一种基于交互多模型（IMM）的Unscented卡尔曼滤波器（UKF）,针对噪声变化情况建立一组非线性模型,与每个模型对应的UKF可以达到二阶以上的滤波精度.IMM-UKF滤波器的输出为各滤波器的概率加权融合,因此,根据噪声变化而调整的模型概率使系统输出对噪声变化具有自适应能力.利用该算法对组合导航系统进行了仿真试验,该算法精度高,模型切换速度快,能适用于动态系统.
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