强跟踪抗差自适应滤波算法及其在无人机导航定位中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

肖业伟  谢小刚 《测绘通报》2021,(4):64-67

针对Sage-Husa自适应滤波算法在无人机导航定位应用中存在滤波发散和定位精度低的问题,本文提出一种强跟踪抗差自适应滤波算法。该算法在Sage-Husa自适应滤波算法基础上,引入强跟踪技术,通过自适应渐消因子降低历史数据对当前滤波的影响,从而抑制滤波发散,增强算法的稳健性;结合量测噪声和系统噪声进行实时估计,并且在估计中加入抗差因子抑制粗差对滤波的干扰,提高定位精度。仿真结果表明,该算法在发生滤波发散和粗差干扰的情况下能够表现出良好的滤波性能,较Sage-Husa算法有更强的稳健性。  相似文献   

声速剖面反演预测方法          下载免费PDF全文

胡军  肖业伟  张东波  冷龙龙 《海洋科学进展》2019,37(2)

利用2006—2017年我国南海部分区域(112°～114°E,10°～12°N)的Argo观测数据,对该海区声速剖面进行了仿真分析和研究。在此基础上,利用遗传算法(GA)优化的径向基函数(RBF)神经网络建立反演预测模型(GA-RBF),结合海区表面实测温度和历史数据,研究了该区域2016—2017年的声速剖面实时预测情况,并获得该海区6月和12月的声速剖面平均均方根误差值为0.845 m/s和0.815 m/s;而采用平均声速剖面方法获得该海区6月和12月的声速均方根误差分别是2.393 m/s和2.176 m/s。仿真结果表明:基于GA-RBF网络模型并利用海区表面实测温度的反演预测结果更趋近实测声速剖面,该模型可用于海区垂直声速剖面的实时预测。  相似文献