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工学博士学位论文
目前，扩展卡尔曼滤波是研究初始对准和惯性/GPS组合导航问题的一个主要手段。
但初始对准和惯性/GPS组合导航问题本质上是非线性的，对模型进行线性化的扩展卡
尔曼滤波在一定程度上影响了系统的性能。近年来，直接使用非线性模型的
UKF(Unscented Kalman Filtering, UKF)和粒子滤波，正在逐渐成为研究非线性估计问题
的热点和有效方法。
本文研究了UKF和粒子滤波两种非线性滤波方法，并将其应用于非线性静基座对
准和惯性/GPS组合导航，系统地研究了初始对准和惯性/GPS组合导航中各种非线性项
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