SRCKF在角测量跟踪中的高效非线性滤波提升

本文主要探讨了在角测量跟踪问题中应用平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）以改进扩展卡尔曼滤波（EKF）的不足。EKF在处理复杂非线性状态估计时，由于其收敛速度慢和估计精度较低的问题，限制了其在实际应用中的性能。SRCKF作为一种sigma点滤波方法，它采用容积规则的数值积分策略，避免了EKF中计算Jacobian矩阵的繁琐过程，从而显著提升了计算效率。 相比于一般的容积卡尔曼滤波算法，SRCKF的优势在于能够保证状态协方差矩阵的对称性和半正定性，这有助于提高数值精度和增强鲁棒性。这意味着SRCKF在处理非线性问题时，不仅保持了滤波性能的稳定性，还提高了滤波结果的准确性。 通过将SRCKF应用到角测量跟踪系统中进行仿真，研究结果表明，SRCKF以及另一种非线性滤波方法—— Unscented卡尔曼滤波（UKF）相比传统的EKF，实现了显著的滤波精度提升。此外，SRCKF在运行效率上也表现出优于UKF的优点，能够在保证高效的同时，提供更佳的滤波效果。 总结来说，这篇论文着重介绍了SRCKF在角测量跟踪中的应用，强调了它在解决非线性滤波问题上的优势，特别是在提升计算效率、保证滤波精度和鲁棒性方面的贡献。这对于提升角测量跟踪系统的整体性能具有重要意义，为实际工程中的复杂动态系统监控和控制提供了新的优化方案。