本文關(guān)鍵詞：改進的自適應(yīng)卡爾曼濾波算法

  更多相關(guān)文章： 卡爾曼濾波 GPS/DR組合導(dǎo)航 自適應(yīng)濾波 AEKF AUKF

【摘要】：為了消弱由測量噪聲的變化對導(dǎo)航估計的影響,本文提出了一種自適應(yīng)濾波法。該算法利用閾值自動選擇開窗窗口的長度調(diào)節(jié)自適應(yīng)因子,以此調(diào)整擴展卡爾曼濾波法(EKF)與無跡卡爾曼濾波法(UKF)中的濾波增益,進而合理利用測量信息,由此分別形成AEKF與AUKF算法。將兩種方法分別應(yīng)用于全球?qū)Ш较到y(tǒng)(GPS)和航位推算(DR)緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)中,仿真結(jié)果證明了與UKF相比,可以有效地避免濾波發(fā)散。
【作者單位】： 河北前進機械廠;
【關(guān)鍵詞】： 卡爾曼濾波 GPS/DR組合導(dǎo)航 自適應(yīng)濾波 AEKF AUKF
【分類號】：TN713
【正文快照】： 在室外作業(yè)時,利用導(dǎo)航系統(tǒng)可以實現(xiàn)監(jiān)控中心對運載車的工作狀態(tài)進行干預(yù)的目的�，F(xiàn)今,國內(nèi)外設(shè)計者青睞于將GPS與DR定位方法結(jié)合,能互補長短,有效解決定位的連續(xù)性問題。Kalman濾波法[1]可用于設(shè)計運載體的高精度組合導(dǎo)航系統(tǒng)。在實際工程利用中,系統(tǒng)模型大部分是非線性,并且

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本文編號：751692