本文關(guān)鍵詞：速度自適應(yīng)約束卡爾曼濾波方法

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【摘要】：為解決動(dòng)態(tài)目標(biāo)定位過(guò)程中使用傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法不能利用先驗(yàn)信息提高定位精度、而使用速度約束卡爾曼濾波算法易發(fā)散等問(wèn)題,論文提出一種基于速度先驗(yàn)信息自適應(yīng)約束卡爾曼濾波方法。該方法以速度觀測(cè)值和定速誤差統(tǒng)計(jì)特性建立變異系數(shù),實(shí)時(shí)判斷速度觀測(cè)值是否滿(mǎn)足約束濾波的要求,從而自適應(yīng)地在速度約束濾波和傳統(tǒng)卡爾曼濾波間選擇。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)卡爾曼濾波和速度約束濾波相比,本文算法的定位精度提高了cm級(jí)至m級(jí),既克服了速度約束卡爾曼濾波易受定速誤差影響的缺點(diǎn),也能利用合理的速度觀測(cè)值來(lái)提高定位精度。
【作者單位】： 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 卡爾曼濾波 速度自適應(yīng)約束 動(dòng)態(tài)定位 變異系數(shù) 先驗(yàn)信息
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61403413)
【分類(lèi)號(hào)】：TN713
【正文快照】： 動(dòng)態(tài)目標(biāo)定位過(guò)程中,利用卡爾曼濾波KF(Kalman Filtering)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì),會(huì)受到觀測(cè)誤差和動(dòng)態(tài)模型誤差影響導(dǎo)致?tīng)顟B(tài)估計(jì)精度較差[1-3],而利用先驗(yàn)信息能夠提高狀態(tài)估計(jì)精度[4-8]。文獻(xiàn)[9]提出以道路先驗(yàn)信息作為約束條件的卡爾曼濾波算法,該方法必須實(shí)時(shí)獲取道路信息,因，

本文編號(hào)：904842