基于WLS-KF的GPS非线性动态滤波研究
式中：wk，vk和εk为相互独立的高斯白噪声序列，wk～N(0，10)，vk～N(0，10)，εk～N(0，1)。此系统是具有可加噪声的离散非线性时变系统，观测时间为100 s，观测周期为1 s。WLS-KF和EKF，UKF算法的二维预测结果分别如图1，图2所示，预测结果误差分析见表1。本文引用地址：//m.amcfsurvey.com/article/194921.htm
为便于比较，算法中使用的随机数据均来自于提前保存好的随机序列。结果表明，WLS-KF算法的计算量适中，精度介于EKF和UKF之间，且效率同KF接近。
3 结语
本文引入了一种基于加权最小二乘的线性化方法，将其与KF算法相结合，给出了可以应用于GPS非线性动态滤波系统的WLS-KF算法。该算法不需要求偏导数，算法精度介于EKF和UKF之间，可以实现对目标较高精度的定位和跟踪，有一定的应用价值。
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