《表3 包含乘性噪声情况下的误差统计》

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《包含乘性噪声自适应修正的非合作目标相对导航算法》

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表3为4种算法在包含乘性噪声情况下的精度对比情况。图10为根据表3数据绘制的相对位置和相对速度精度柱状图。表中数据说明了Modified LM-IEKF算法相较于其他3种算法，在存在乘性噪声污染的情况下，可以较大地提升性能。本文提出的Modified LM-IEKF算法相较于广泛使用的EKF算法，在x、y、z三轴上，相对位置MAE分别减小了16%、13%和18%，相对速度MAE分别减小了34%、23%和14%。在RMSE方面，综合相对位置精度提升了10%，综合相对速度精度提升了23%。