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针对GPS/INS超紧组合特点,基于四元素法建立了系统的非线性状态方程,利用GPS接收机原始伪距测量信息对系统状态进行观测,并将EKF和UKF方法运用到系统进行比较,仿真结果表明UKF在姿态、位置估计上精度要优于EKF。 相似文献
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针对传统递推式鲁棒H∞滤波收敛条件在工程中较难满足的问题,提出了一种自适应补偿的递推式鲁棒滤波算法。在分析滤波器收敛条件的基础上,对滤波器中迭代矩阵进行补偿程度自适应的修改,并结合实际系统要求给出了滤波误差定量度量指标,即响应时间、偏离度、波动程度,以验证算法的正确性。GPS/IN S等组合导航系统仿真结果表明,此方法滤波误差下降速度、无偏性及平稳性均优于改进前滤波算法,且计算量几乎不增加;此方法克服了收敛条件不满足导致滤波精度下降的缺陷,扩大了递推式鲁棒滤波的应用范围,具有较大的工程应用价值。 相似文献
743.
针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。 相似文献
744.
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750.
同时定位与地图构建是机器人在未知环境中自主导航的一个重要研究内容。为了提高全协方差SLAM算法的计算和存储效率,通过对系统状态向量进行重构和选择适当的观测向量,系统模型和系统协方差矩阵可以表示成特殊形式的矩阵。基于这两个矩阵的特性,提出了一个改进的SLAM方法,对机器人的位置和方向进行间接地估计,同时降低了SLAM算法的时间复杂度和空间复杂度。实验表明改进算法是一致的和收敛的。 相似文献