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传统Kalman滤波在卫星/惯性组合导航中通常难以对复杂的导航环境做出自适应改变,从而影响参数估计的精度甚至使滤波发散。笔者引入Sage--Husa自适应滤波和基于新息向量的抗差滤波并经正反向融合处理组合导航数据。结果表明,水平姿态、航向角度、三维速度和位置结果的估计精度较传统Kalman滤波平均提升37.38%,64.23%,23.51%,29.06%,最高提升58.77%,95.17%,36.61%,49.20%。自适应、抗差和正反向Kalman滤波提升了参数估计精度和稳定性,可用于复杂城市导航环境下组合导航数据事后处理。 相似文献
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