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摘要
基于中心误差熵准则的卡尔曼滤波算法在非高斯噪声下具有强鲁棒性，但仍面临权值系数如何选择的难题。针对上述问题，提出一种变权值系数的自适应中心误差熵卡尔曼滤波算法。该算法将误差矢量引入权值系数更新函数，增强了代价函数对误差的敏感性，提高了算法的滤波精度。将其应用于编队卫星相对导航，仿真结果表明，相比于卡尔曼滤波算法和中心误差熵卡尔曼滤波算法，所提算法在处理线性非高斯系统的状态估计问题时表现出了良好的滤波性能，具有更高的滤波精度和对非高斯噪声更强的抑制能力。
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单位中国人民解放军陆军工程大学
