基于WLS-KF的GPS非線性動態(tài)濾波研究
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式中：wk，vk和εk為相互獨立的高斯白噪聲序列，wk～N(0，10)，vk～N(0，10)，εk～N(0，1)。此系統是具有可加噪聲的離散非線性時變系統，觀測時間為100 s，觀測周期為1 s。WLS-KF和EKF，UKF算法的二維預測結果分別如圖1，圖2所示，預測結果誤差分析見表1。本文引用地址：http://www.104case.com/article/194921.htm
為便于比較，算法中使用的隨機數據均來自于提前保存好的隨機序列。結果表明，WLS-KF算法的計算量適中，精度介于EKF和UKF之間，且效率同KF接近。
3 結語
本文引入了一種基于加權最小二乘的線性化方法，將其與KF算法相結合，給出了可以應用于GPS非線性動態(tài)濾波系統的WLS-KF算法。該算法不需要求偏導數，算法精度介于EKF和UKF之間，可以實現對目標較高精度的定位和跟蹤，有一定的應用價值。
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