發(fā)布時(shí)間：2021-01-04 09:44

　　GPS/INS組合導(dǎo)航非線性系統(tǒng)最優(yōu)估計(jì)算法中,基于統(tǒng)計(jì)信息和假設(shè)檢驗(yàn)理論的多漸消因子自適應(yīng)濾波算法的應(yīng)用前提條件是殘差向量為高斯白噪聲。本文針對(duì)觀測(cè)異常會(huì)影響殘差向量的數(shù)字特性分布,提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助的多重漸消因子自適應(yīng)SVD-UKF算法。該算法采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法削弱觀測(cè)異常對(duì)殘差序列高斯白噪聲分布特性的影響,利用奇異值分解抑制UKF中先驗(yàn)協(xié)方差矩陣負(fù)定性變化,同時(shí)構(gòu)造多重漸消因子對(duì)預(yù)測(cè)狀態(tài)協(xié)方差陣進(jìn)行調(diào)整,使得不同的濾波通道具有不同的調(diào)節(jié)能力,高效地應(yīng)用于多變量復(fù)雜系統(tǒng)。最后利用車(chē)載實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法極大削弱了觀測(cè)粗差對(duì)殘差序列高斯白噪聲分布特性的影響,拓展了多重漸消因子的應(yīng)用范圍,使其能在觀測(cè)值含有粗差的條件下自適應(yīng)調(diào)節(jié)不同濾波通道,消除濾波狀態(tài)中的異常,提高組合導(dǎo)航解的精度和可靠性。 

【文章來(lái)源】：測(cè)繪學(xué)報(bào). 2015年04期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
1　前　言
2　基于多重漸消因子的 GPS/INS組合系統(tǒng)自適應(yīng)SVD-UKF算法
    2.1　SVD-UKF算法
        2.1.1　狀態(tài)參數(shù)初始化
        2.1.2　計(jì)算Sigma點(diǎn)
        2.1.3　時(shí)間更新
        2.1.4　測(cè)量更新
        2.1.5　濾波更新
    2.2　多重漸消因子
3　RBFNN輔助多重漸消因子自適應(yīng)濾波
    3.1　徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
    3.2　RBFNN輔助自適應(yīng)算法模型
4　計(jì)算與分析
    4.1　預(yù)測(cè)殘差向量數(shù)字特征分析
    4.2　RBFNN輔助多重漸消因子自適應(yīng)SVD-UKF算法分析
5　結(jié)　論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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