作者：付莹,汤子跃,孙永健 单位：中国航天科工集团公司第十七研究所 出版：《计算机仿真》2013年第04期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJZ2013040460 DOC编号：DOCJSJZ2013040469 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对多传感器系统动态偏差估计问题，在不敏粒子滤波(UPF)算法的基础上，提出了一种修正的不敏粒子滤波(Modified UPF，MUPF)算法。由于系统动态偏差引起的异常量测值时，MUPF算法利用滤波预测残差构建的调节因子控制新息协方差矩阵，进而调整滤波增益的大小；在不丢失有用新息的前提下，减小了异常量测对滤波估计结果的影响。利用上述算法与不敏卡尔曼滤波(UKF)算法和扩展卡尔曼粒子滤波(EPF)算法进行了仿真比较。结果表明，MUPF算法对系统动态距离和角度偏差估计的均方根误差(RMSE)明显小于UKF算法和EPF算法的估计结果，提高了估计精度和可靠性。显然，MUPF算法也适用于系统固定测量偏差估计和目标状态估计。

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