迭代容积卡尔曼滤波算法及其应用

将Gauss-Newton迭代和容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法相结合,建立了一种迭代CKF(iterated CKF,ICKF)算法。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,且在迭代过程中利用最新量测信息并改进迭代过程产生的新息方差和协方差,可获得较高的估计精度。针对弹道系数未知的再入弹道目标状态估计问题,仿真实验结果显示,该方法实现简单,比无迹卡尔曼滤波方法(unscentedKalman filter,UKF)及CKF方法效果要好。