针对标准的容积卡尔曼滤波器(CKF)设计需要精确已知噪声先验统计知识的问题,提出一种自适应CKF算法.该算法在滤波过程中,利用Sage-Husa极大后验估值器对噪声的统计特性进行在线估计和修正,有效地提高了CKF的估计精度和数值稳定性.在某些情况下,噪声协方差估计会出现异常现象使得滤波发散,进而提出了相应的改进方法.仿真结果表明了自适应CKF算法的可行性和有效性,且明显改善了标准CKF算法的滤波效果.
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