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针对AKF技术的研究现状，本文探讨一种算法结构比较简单、实时性较强、工程上比较实用的在线估计量测噪声统计特性的AKF算法。

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建立了针对非线性OMS的AKF模型，仿真分析中针对存在突变信噪比（Signal-to-Noise，SNR）的输入信号设置相应AKF初始参数使滤波性能达到最优。

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针对参数估计问题中具有时变噪声协方差阵的系统，本文提出了采用改进的自适应Kalman滤波代替标准EM算法中的Kalman滤波，实现对隐含系统状态的估计。

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基于AKF的组合对准方法在AUV中的应用

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最后，在基因序列分析中应用以上改进的EM算法来处理高维数和噪声时变情况下基因规则网络的估计问题，取得了良好的效果。

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结果表明自AKF输出监控信号精度明显优于常规卡尔曼滤波；

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针对当前自适应组合导航系统算法的研究趋势，总结了卡尔曼滤波技术的缺陷和利用智能融合技术提高滤波器性能的设计思想。

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