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基于多状态卡尔曼滤波的双目视觉导航设计
轨迹跟踪 多状态约束卡尔曼滤波器 三焦点张量 sigma滤波器
2020/8/17
提出了一种改进的多状态约束卡尔曼滤波器（IMSCKF）双目视觉惯性导航算法。该算法在初始阶段采用Sigma滤波器和三焦点张量约束快速完成初始化，产生的状态向量与MSCKF一致，可以实现初始化和后续导航之间的无缝过渡，提高了系统状态估计的精度和鲁棒性。实验结果表明，本文提出的IMSCKF方法位置跟踪误差维持在±1 mm，角度误差维持在±1°，可以提高双目视觉惯性导航的鲁棒性和精度。
带渐消因子的Quadrature卡尔曼滤波
非线性系统 Quadrature卡尔曼滤波 渐消因子 强跟踪滤波器
2014/4/10
为了解决无源传感器机动目标跟踪系统非线性较强、传统的跟踪滤波方法不稳定容易发散的缺陷，提出了一种带渐消因子的QKF（FQKF）算法。该算法通过引入时变渐消因子来实时调整状态预测误差协方差阵、量测预测误差协方差阵及状态预测误差和量测预测误差之间的互协方差阵,利用公式推导得出渐消因子实际上是对状态传播积分点和量测传播积分点进行渐消，进而达到实时调整滤波器增益矩阵的目的。并通过算法的机理分析和仿真实验表...