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针对无人机组合导航滤波算法中传统的运动模型单一固定,灵活性差,无法精确描述无人机复杂多变的运动状态,甚至还会导致滤波发散等问题,提出了一种基于AR运动模型的CKF算法,并应用于无人机导航定位中。通过滑动窗的方法,构建实时动态更新AR模型估计物体运动状态,并且结合CKF进行滤波,从而有效提高无人机导航性能。仿真实验结果表明,该算法能够有效提高无人机导航定位精度,优于其余几种基于传统运动模型的滤波算法。  相似文献   
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针对大型无人机与民用客机在同一空域环境中运行,使用传统的单点定位方法,定位精度低,可靠性差,不能满足大型无人机进近着陆需求的问题,提出了一种提高大型无人机进近着陆过程中的定位精度的方法。利用陆基增强系统,为传统的伪距观测提供差分修正,使大型无人机在进近着陆过程中获得更精确的高程信息。实验结果表明,相比于传统的单点定位方法,利用陆基增强系统进行无人机进近下降着陆,在很大程度上提高了无人机的高程定位精度,确保了无人机在进近着陆过程中的运行安全。研究结果为无人机与民用客机的联合运行以及未来"空管一体化"标准的制定提供了重要理论支撑。  相似文献   
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