基于组合牛顿迭代法的改进IEKF及其在UNGM中的应用
【出 处】：
非线性滤波
迭代扩展卡尔曼滤波
高斯-牛顿迭代
全局收敛
【作 者】：
常国宾
[1] ;
许江宁
[1] ;
李安
[2] ;
胡柏青
[1]
【摘 要】从高斯-牛顿迭代的角度对迭代扩展卡尔曼滤波（IEKF）进行分析,提出了一种基于组合牛顿迭代法的改进IEKF算法。该算法通过实时判断每次迭代对状态的逼近程度,采用加权平均的方法确定新的迭代值,继而采用卡尔曼滤波框架对状态进行量测更新。新算法较传统的IEKF具有精度高以及对初值不敏感的优点。实例仿真验证了该算法的有效性。
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