自适应无迹卡尔曼滤波算法

自适应无迹卡尔曼滤波算法是一种基于卡尔曼滤波的改进算法，旨在解决传统卡尔曼滤波器中对噪声统计特性的固定假设。该算法的提出是为了适应系统实际行为，动态地调整过程噪声协方差Q和观测噪声协方差R。
这种算法的实现过程中，通过预设的模糊逻辑函数和卡方检验值求取系统噪声估计值，进而得到具有系统噪声统计特性调整的自适应无迹卡尔曼滤波算法。
相比传统的卡尔曼滤波器，自适应无迹卡尔曼滤波算法在处理系统噪声方面更加灵活，能够克服低成本惯性测量单元难以准确获知先验知识的缺陷，同时通过与其他导航方式（如GPS）的组合使用，能够提高导航的准确性和稳定性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [一文详解自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）](https://blog.csdn.net/weixin_45766278/article/details/131028011)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [采用卡方检验的模糊自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法](https://download.csdn.net/download/weixin_38576392/14136447)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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