【摘 要】
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组合导航系统在动态环境下具有强非线性，为提高GNSS/CNS/SINS组合导航系统的导航精度，提出一种基于序贯UKF的多传感器最优融合算法。首先，建立GNSS/CNS/SINS组合导航系统的非线性状态方程及2个子滤波器的线性量测方程；然后，对标准UKF的量测更新过程进行简化，简化UKF算法具有与标准UKF算法相同的滤波精度，且具有计算量低的特性；最后，将序贯滤波算法与简化UKF算法结合，提出多传感
【基金项目】
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国家自然科学基金（60874112,61673208）； 山东省自然科学基金（2016ZRA06068）～～；
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组合导航系统在动态环境下具有强非线性，为提高GNSS/CNS/SINS组合导航系统的导航精度，提出一种基于序贯UKF的多传感器最优融合算法。首先，建立GNSS/CNS/SINS组合导航系统的非线性状态方程及2个子滤波器的线性量测方程；然后，对标准UKF的量测更新过程进行简化，简化UKF算法具有与标准UKF算法相同的滤波精度，且具有计算量低的特性；最后，将序贯滤波算法与简化UKF算法结合，提出多传感器组合导航系统的序贯UKF最优融合算法。仿真结果表明，本文序贯UKF算法不仅可提高系统解算的实时性，并且相对于集中线性卡尔曼滤波算法及经典集中线性UKF算法具有较高的滤波精度。
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