基于奇异值分解的球型平方根UKF滤波算法
Journal of Air Force Early Warning Academy（2022）
Abstract
为了解决传统平方根UKF(SRUKF)跟踪精度易受参数选择影响且易出现奇异矩阵而导致滤波失效问题,研究了一种基于奇异值分解的球型平方根UKF(SVDS-SRUKF)滤波算法.该算法首先改用球型无迹变换对权系数以及sigma点进行选取,其次引入奇异值分解方法,对协方差矩阵进行奇异值分解,并化成平方根的形式进行算法迭代.仿真结果表明,与基于奇异值分解的平方根UKF(SVD-SRUKF)算法和SRUKF算法相比,SVDS-SRUKF算法在减少计算量的同时提高了滤波精度、收敛速度,具有较好的可靠性以及适用性.
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