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在车载GNSS/INS组合导航中,抗差自适应滤波以其具有控制动力学异常和观测异常的能力成为实现综合PNT的关键技术之一。然而,不合适的决策算法和抗差因子会导致滤波进一步劣化。针对该问题,提出一种双窗口Sage-Husa抗差算法和一种改进的异常新息占比决策方法。采用松组合结构,利用异常新息占比决策对组合过程中出现的模型异常作出判断,针对观测模型异常和动态模型异常分别采用对应的抗差或自适应滤波。利用武汉市城区林荫道、街区多遮挡环境下动态实测数据进行分析。实验结果表明,该方案在复杂多遮挡环境下东、北、天3个方向上位置精度分别提升35.78%、38.94%、66.00%,位置均方根误差达到0.70 m、0.69 m、1.16 m。 相似文献
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针对IMU阵列的输出存在确定性误差的问题,提出一种基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt, LM)优化算法的在线校准方式。该方法无需任何外部参考设备,通过手动转动和静置IMU阵列校准加速度计和陀螺仪的确定性误差。首先利用多个位置的静态数据校准加速度计,然后利用校准后的加速度计及位置间的转动数据校准陀螺仪。仿真实验显示,校准结果与理论接近。3组车载实验结果显示,校准后动态导航精度平均提升19.1%,表明该校准方法能有效校准误差参数并提高导航精度。 相似文献
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