《表2 滤波参数设置：基于自适应SRUKF的无人机位姿预测方法》

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《基于自适应SRUKF的无人机位姿预测方法》

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尺度因子的选择决定了滤波器的性能，其中决定sigma点在滤波均值附近的分布，通常取很小的正数。κ是二阶标定参数，可以起调节高阶矩阵的作用并减小预测误差。当状态维数不超过3时，取3-n，但当状态维数大于3时，κ取负值易造成滤波发散，通常取零。β与状态的先验分布有关，当满足高斯分布时，取2最佳。本文引入加性时变复杂噪声，即将时变正弦噪声混合高斯白噪声，用以验证算法的鲁棒性。滤波参数设置如表2所示。其中初始值为SRUKF滤波值，改进值为AS-RUKF滤波值，以下仿真图相同。