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一种新的自适应UKF算法及其在组合导航中的应用
摘要：
本文提出了一种新的自适应无迹卡尔曼滤波（UKF）算法，并将其应用于组合导航系统中。该算法将原始UKF算法的状态向量约束于物理世界的合理范围内，并实现了对系统噪声和控制误差的自适应估计。本文通过仿真实验验证了该算法的有效性和优越性。
引言：
组合导航技术是一种通过多种传感器信息来确定飞行器位置、姿态和速度等状态的方法。在组合导航系统中，Kalman滤波器是最常用的状态估计器，其中UKF算法因其适用于非线性系统和鲁棒性而备受关注。然而，传统的UKF算法的状态向量往往存在约束问题，同时对参数的选择也较为困难。因此，本文提出了一种新的自适应UKF算法，用以提高组合导航系统的精度和稳定性。
方法：
本文提出的自适应UKF算法包括两个关键步骤：状态约束和自适应估计。首先，根据物理世界的合理范围，约束状态向量，以保证状态估计值的合理性和可靠性。其次，对系统噪声和控制误差进行自适应估计，从而提高滤波器参数的适应性和估计精度。
仿真实验：
本文通过对比传统UKF和本文提出的自适应UKF算法的轨迹估计误差和状态估计值的方差，验证了本文算法的有效性和优越性。实验结果表明，相对于传统UKF，本文算法在误差和方差方面都有较大的优势。
结论：
本文提出了一种新的自适应UKF算法，并将其应用于组合导航中。通过将状态向量约束于物理世界的合理范围内，并实现对系统噪声和控制误差的自适应估计，本文算法提高了组合导航系统的精度和稳定性。本文的实验结果表明，本文算法在各项指标上均表现优越，有望在实际应用中发挥重要作用。