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目前有两种基于K a lm an滤波的多传感器观测融合方法,方法1是将观测向量的维数增加,获得扩展观测向量。方法2是在最小均方误差准则下,对不同传感器间的观测向量进行加权运算,获得与单个传感器相同维数的观测向量。通过对滤波器的状态估计误差协方差的分析和相关数学表达式,给出了两种方法的对比。仿真结果表明,当两个传感器的观测矩阵相同时,两种方法在功能上等价,但方法2的运算复杂度低。当两个传感器的观测矩阵的维数相同,但其值不相等时,方法1优于方法2。当两个传感器的观测矩阵的维数不同时,只能用方法1,而方法2失效。 相似文献
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卡尔曼滤波算法的几何解释 总被引:5,自引:0,他引:5
对低维卡尔曼滤波算法作了几何解释 ,这种解释对卡尔曼滤波有一种直观的理解 ,使人们对卡尔曼滤波有更本质的认识。 相似文献
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研究了GPS/DR/DM组合导航系统在车辆兵器上的应用,通过分析GPS(GlobalPositioningSystem)和DR(Dead-Reckoning)各自导航、定位的原理及特点,以及DM(DigitalMap)的特点,设计了一种新型的低成本车辆兵器GPS/DR/DM组合导航系统,并且用自适应的扩展卡尔曼滤波器对组合系统进行了仿真实验,证明了本系统的可行性。结果是车辆兵器GPS/DR/DM组合导航系统无论从精度还是可靠性来说较常规的导航系统都有明显的改善和提高,充分说明GPS/DR/DM组合导航系统是一种很有应用前景的车辆兵器导航系统。 相似文献
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针对级联式 SINS/ GPS导航系统中组合滤波器的测量噪声与系统噪声的相关问题 ,提出了一种相关程度未知条件下的估计量最优融合算法 ,并由此得到了一个顾及噪声相关性的卡尔曼滤波新算法。通过对一套 SINS/ GPS数据的计算 ,证明了新算法是成功的 相似文献
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空空导弹随机最优导引规律的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
通过建立导弹目标攻击简化数学模型 ,提出一种随机最优导引规律 ;运用卡尔曼滤波理论 ,引进了机动目标加速度和量测系统的不确定性。通过数字仿真 ,分别和传统比例导引规律、扩展比例导引规律相比较 ,表明了该规律的最优性 相似文献
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改进的联合Kalman滤波及其在组合导航中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
以组合导航为应用背景,对联合Kalman滤波进行了改进,每循环Ⅳ次,就用主滤波器的估计值来修正子滤波器的值,以改善滤波器的性能,提高组合导航系统精度,并且大大减小收敛时间,提高其效率.最后将该方法应用于GPS/INS/LORAN-C组合导航系统中,仿真结果表明该方法是有效的. 相似文献
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