排序方式： 共有27条查询结果，搜索用时 31 毫秒
21.
组合导航系统在动态环境下具有强非线性,为提高GNSS/CNS/SINS组合导航系统的导航精度,提出一种基于序贯UKF的多传感器最优融合算法。首先,建立GNSS/CNS/SINS组合导航系统的非线性状态方程及2个子滤波器的线性量测方程;然后,对标准UKF的量测更新过程进行简化,简化UKF算法具有与标准UKF算法相同的滤波精度,且具有计算量低的特性;最后,将序贯滤波算法与简化UKF算法结合,提出多传感器组合导航系统的序贯UKF最优融合算法。仿真结果表明,本文序贯UKF算法不仅可提高系统解算的实时性,并且相对于集中线性卡尔曼滤波算法及经典集中线性UKF算法具有较高的滤波精度。 相似文献
22.
在脉冲星导航中,角位置误差是主要的误差源之一。因此本文基于X射线脉冲星导航,提出了一种修正扩维无迹卡尔曼滤波(MASUKF)算法进行角位置误差的改进。MASUKF算法在原扩维无迹卡尔曼滤波(ASUKF)算法的基础上加入了Roamer延迟的高阶项,并将其作为误差项,将修改后的误差项代入状态方程与量测方程中,即可进行仿真分析。在仿真中,首先将ASUKF算法与UKF算法进行对比仿真模拟试验,结果显示ASUKF算法能显著地提高约45 m的定位精度,在X、Y、Z 3方向的速度误差估计精度约提高了20%;然后比较ASUKF与MASUKF算法,结果显示MASUKF算法较ASUKF算法的速度误差与位置误差的估计精度均提高2%以上。 相似文献
23.
24.
将自适应估计原理引入UKF（unscented Kalman filter）算法中,该改进算法可以自适应地调节系统模型信息在导航解中的比重,从而减少滤波器初值偏差和系统模型异常扰动对导航解的影响。将改进的UKF算法应用于BDS/SINS（北斗/捷联惯导）组合导航系统中,仿真结果验证了其有效性,且该算法可提高组合导航系统的精度。 相似文献
25.
26.
????IAE???????????????????????????ζ????????????????????GNSS/INS??????????????21??????????????????????????????????????в?????????????AUKF???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????Ч???δ????????????????????λ?????????49.38%?? 相似文献
27.
UKF�ڻ��ڵشų������������е�Ӧ�÷��� 总被引：1，自引：0，他引：1
?о???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????UKF???????????????????????С?????Matlab???????????????????????з??棬?????????????????????????UKF?????????????????????UKF?к???????????????? 相似文献