【摘 要】
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针对强跟踪奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）算法在新息数据误差较大时易导致滤波精度降低的问题,文中提出一种基于
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51169007);云南省科技计划项目(2013CA022,2012DA005,2011DH034);云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划项目(2011CI017)
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针对强跟踪奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）算法在新息数据误差较大时易导致滤波精度降低的问题,文中提出一种基于M估计的强跟踪SVD-UKF算法。该算法利用M估计理论,对异常新息数据进行＂筛选＂,保留有用新息,剔除有害新息,有效避免由卫星信号野值引起的粗差对强跟踪SVD-UKF算法的鲁棒性影响。将该算法应用于组合导航系统仿真实验,结果证明了本文方法有效的提高了系统在新息数据异常时的鲁棒性。
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