资料介绍
卡尔曼滤波擅长处理多变量非平稳随机过程和时变系统的滤波问题,被广泛应用于自动导航领域。导航算法必须达到较高的精度且能适应各种运行状态的变化,才能确保导航的安全性要求。应用最广泛的多传感器信息融合算法是扩展卡尔曼滤波( Extened Kalman Filter,EKF)。EKF对非线性模型的Taylor展开式作截断处理,舍弃高阶项。在强非线性系统中局部线性化假设失效,可能会使虑波发散;同时繁琐的矩阵计算使得EKF的工程实现困难,计算机效率低下。为了克服EKF的缺点,研究人员提出了基于Sigma点的方法,代表算法是无迹卡尔曼滤波( Unscented Kalman Filter,UKF)。UKF在不提高计算复杂度的情况下,较EKF的精度大大提高,而且UKF易于实现,不用像EKF那样进行复杂的分析,不需要计算复杂的雅可比矩阵。
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