在對(duì)適用于GPS/INS組合導(dǎo)航非線性模型的容積卡爾曼濾波進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的多重漸消H∞魯棒容積卡爾曼濾波算法.基于系統(tǒng)狀態(tài)的可觀測(cè)性給出多重漸消因子矩陣求解過程,提高濾波算法的穩(wěn)定性,抑制濾波發(fā)散;引入H∞魯棒思想,構(gòu)造多重漸消H∞魯棒容積卡爾曼濾波器;提出采用一種奇異值分解的矩陣分解策略代替標(biāo)準(zhǔn)容積卡爾曼濾波中的Cholesky分解,進(jìn)一步提高算法的數(shù)值穩(wěn)定性.結(jié)果表明:改進(jìn)的多重漸消H∞魯棒容積卡爾曼濾波算法不僅能有效抑制濾波發(fā)散,提高算法的穩(wěn)定性,還對(duì)觀測(cè)異常值具有更高的魯棒性;提出的新算法與標(biāo)準(zhǔn)容積卡爾曼濾波算法相比,X,Y,Z3個(gè)方向的位置精度分別提高了55.8%,46.6%和39.7%. 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2014,43(01)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1多重漸消魯棒容積卡爾曼濾波
    1.1 H∞濾波及非線性等價(jià)描述
        1.1.1 H∞濾波基本原理
        1.1.2非線性H∞濾波器
    1.2多重漸消因子求取方法
    1.3新的多重漸消魯棒CKF算法
        1)計(jì)算基本的容積采樣點(diǎn)和對(duì)應(yīng)的權(quán)值［７］
        2)時(shí)間更新
        3)量測(cè)更新
2 GPS/INS的動(dòng)力學(xué)模型和觀測(cè)方程
3算法比較分析
4結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3622125