【摘 要】
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本文介绍了卡尔曼滤波的研究发展历史和基本原理,以及各种改进卡尔曼滤波的算法,简要概括了常规卡尔曼滤波、无味卡尔曼滤波、因式分解滤波、并行卡尔曼滤波、抗差自适应滤波
【机 构】
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武汉理工大学智能交通系统研究中心,武汉430063
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本文介绍了卡尔曼滤波的研究发展历史和基本原理,以及各种改进卡尔曼滤波的算法,简要概括了常规卡尔曼滤波、无味卡尔曼滤波、因式分解滤波、并行卡尔曼滤波、抗差自适应滤波、卡尔曼一致滤波在水路交通中的应用情况,并结合实验数据分析了经典卡尔曼滤波在船舶跟踪中的应用,经分析可以看出，估计误差正在逐步减小，可见船舶的航行轨迹比较适合用经典卡尔曼滤波预测，但由于计算中的舍入误差和截断误差的累积会使协方差阵ε(k)失去对称正定性，从而导致数值的不稳定、不确定性，这将使卡尔曼滤波性能下降或者有可能发散，因此，可以考虑将此数据应用于更多改进的卡尔曼滤波中，得到更精准的船舶跟踪定位。同时,对进一步的研究工作提出了展望.
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