卡尔曼滤波器在跟踪和估计中已成为普遍存在求解各类问题中,特别是那些使用低成本商用现成传感器的估计应用(COTS),受一种特殊类型的测量非线性称为审查。检查通常采取传感器饱和、遮挡区域和检测极限的形式。这些形式的审查被称为Tobit模型I型审查。在卡尔曼滤波中引入审查测量结果导致对底层状态的偏差估计。在本文中,我们提出了第一个公式的卡尔曼滤波器,能够从删去的数据中估计状态变量,有效避免偏差。我们把这个公式称为Tobit 扩展Kalman滤波器。 为了验证本文研究的TEKF滤波器的有效性,本文采用MATLAB软件,对导航数据进行截断数据处理,通过TEKF滤波器来实现导航轨迹数据的跟踪和估计,通过研究得到以下研究成果: (1) 在导航数据处理中,基本卡尔曼滤波的估计结果效果最差,误差最大。因此,对基本卡尔曼扩展是有必要的。 (2) 本文通过对EKF和TEKF滤波器的估计误差进行分析,通过对比导航数据的北向误差和东向误差可知,TEKF的误差可以趋近于0,而EKF则为其数倍。并且随着估计时间的加大,其误差也越大,以此证明本文研究TEKF的有效性。
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