建立了惯性组合导航系统的直接式滤波模型,以微小型无人飞行器为应用对象进行仿真与验证.2 Sigma 2Point 卡尔曼滤波算法 将卡尔曼滤波应用于非线性系统的关键是,能够递推计算随机变量经过非线性系统后的统计量.Sigma 2Point 卡尔曼滤波是利用Sigma 点方法递推 系统状态和观测值的统计特性[326].
基于西格玛点采样加权的方法,以姿态、速度和位置等9个导航参数为状态向量,以卫星导航系统的速度和位置组成6维观测向量,构建直接式卡尔曼滤波器,融惯性导航系统求解和状态估计的过程为一体,直接描述系统导航参数动态过程.仿真结果验证了惯性组合导航Sigma-Point直接式滤波方法的有效性,表明该非线性直接式滤波方法可提高惯性...
为了减少传统无味粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法的计算负担,提出了最小斜度单形无味转换(Minimal skew simplex UT,MSSUT)方法,这种方法是用最小斜度无味卡尔曼滤波来产生粒子的重要性函数.它不仅能够扩大重要性分布与系统状态的后验概率密度的重叠性,而且能够通过减少Sigma点来减少计算负担.但是,随着状态...
关于权重之和的问题，我已经理解了。这个东西就类似于样本方差和修正样本方差一样，虽然二者系数不一样，...
aTheoretical complexities of the EKF and UKF are same but in application the selection and computation of the sigma points caused UKF algorithm to be a slow algorithm compared to the EKF algorithm. EKF和UKF的理论复杂是相同,但在应用方面导致的斯格码点的选择和计算UKF算法是一种缓慢的算法与EKF算法...
关于权重之和的问题，我已经理解了。这个东西就类似于样本方差和修正样本方差一样，虽然二者系数不一样，...
关于权重之和的问题，我已经理解了。这个东西就类似于样本方差和修正样本方差一样，虽然二者系数不一样，...