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捷联惯性基组合导航滤波算法比较研究;;01;;;;02;;;;03;;;;04;;基本原理;;;精度比较：无迹卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法在非线性系统状态估计方面具有较高精度，优于卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法。
实时性比较：卡尔曼滤波算法实时性最好，扩展卡尔曼滤波算法次之，无迹卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法实时性相对较差。
稳定性比较：粒子滤波算法具有较强的鲁棒性，对于系统模型不确定性和噪声干扰具有较好的稳定性。无迹卡尔曼滤波算法在弱非线性系统下表现稳定，但在强非线性系统下可能出现性能下降。卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法在线性或弱非线性系统下表现稳定，但在强非线性系统下性能可能受到影响。
应用场景选择：根据捷联惯性导航系统的实际需求，如精度、实时性和稳定性等要求，以及系统模型的线性和非线性程度，选择合适的滤波算法进行传感器误差估计和补偿。;05;;;;06;;算法性能评估体系构建;;感谢观看
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