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在航姿系统算法方面现行主要集中在针对现有传感器及系统的特点对卡尔曼滤波器进行改进研究，产生了自适应卡尔曼滤波(AKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)等改进方法，意在提高滤波精度和适应性，以使系统估计精度更高，恶劣环境下的响应性能更好，对此国内外科研机构展开了广泛的研究[16] [15] [17]。传统的卡尔曼滤波是针对线性系统下的滤波，应用系统的线性数学模型，可以推得不同情况下的滤波算法，的确能反映出很多系统和过程的实际情况。但是实际系统总存在不同程度的非线性，进而很多学者根据工程应用对卡尔曼滤波进行扩展(扩展卡尔曼滤波EKF)，使其更好的适应系统非线性模型，减小滤波误差，增加滤波器适应性[18][19]。然而论文网，EKF是采用围绕滤波估值将非线性状态矩阵和量测矩阵进行泰勒级数展开并略去二阶无穷小来进行线性化的方法来逼近非线性模型[20]，从根本上讲，仍然是线性滤波，对非线性系统的适用性有限。而为了直接使用系统的非线性模型，UKF方法由近年产生[16]。此外，根据工程应用的特点，很多学者扩展了现有的理论模型，增加滤波适应性，在前人的基础上产生了大量的自适应滤波方法增强系统的适应性和鲁棒性[21]。根据滤波技术的发展并结合现有研究对象的特点，EKF已经成功应用于国外类似产品中，技术较为成熟。63510
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