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

卡尔曼滤波器在雷达上的应用，用于估计飞机的速度，有原始数据-Kalman filter in radar applications, used to estimate the speed of the aircraft, there are raw data