【摘 要】
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针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下，研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵，再用其修正系统状态预测
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针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下，研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵，再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵，从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS／GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比，仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。
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