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1、 5 0 -5 0 100 200 速 度 误 差 ， 单 位 m /s 300 时 间 ， 单 位 s 400 500 600 5 0 -5 0 100 200 300 400 500 600 1 0 -1 0 100 200 300 400 500 黑 线 - 滤 波 前 的 IN S 误 差 红 线 - 滤 波 后 的 误 差 600 图 4 速度误差比较 通过速度误差比较图我们可以明显看到 Kalman 滤波对速度的追踪比只用 INS 好很多。 由于，我们的位置误差过于小，所以我们的位置滤波后和滤波前没有太大差别。这里我就不给出滤波 的轨迹图。 4 结论 Kalman 滤波器的最优估计

2、算具有广泛的应用背景，除了在对系统状态进行估计外，也可以在一些智 能控制算法中的参数调整上起加快速度的作用。 在算法的继续发展上可以做得工作还很多。 但标准 Kalman 滤波是建立在模型精确、随机干扰信号统计特性已知的基础上的。对于一个实际系统，往往存在着模型不 确定或（和）干扰信号统计特性不完全已知的情况，这些不确定因素使得标准 Kalman 滤波算法失去最优 性，估计精度大大降低，严重时会引起滤波发散。这就需要我们去深入研究与改进。 参考文献 1 王志贤. 最优状态估计与系统辨识M. 西北工业大学出版社. 2004 2 孙增圻. 计算机控制理论与引用M. 清华大学出版社. 2008 3 周凤岐,卢晓东.最优估计理论M.高等教育出版社.2009.7 4 王惠南.GPS 导航原理与应用M.科学出版社.2003 5 付梦印，邓志红，闫莉萍.Kalma

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