一种高效抗差卡尔曼滤波的导航应用

发布时间：2018-01-08 21:17

  本文关键词：一种高效抗差卡尔曼滤波的导航应用　出处：《导航定位学报》2016年04期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 抗差卡尔曼滤波 运动模型误差 预测状态不符值 标准化残差

【摘要】：针对目标导航定位中传统卡尔曼滤波结果易受运动模型误差影响的问题,提出一种高效抗差卡尔曼滤波方法:以卡尔曼滤波中目标位置参数的预测状态不符值的标准化残差作为抗差判断量,对当前运动模型的准确程度进行自适应判断;进而确定是否利用运动模型的预测信息进行滤波。实验结果表明:在复杂的运动环境中,该方法能够有效抵抗运动模型误差。
[Abstract]:The traditional Calman target navigation filtering result is easily affected by motion model errors, and presents an efficient robust filtering method to predict the state of Calman: the target location parameters Calman filter does not match the standard residual value as a robust judging quantity, accuracy of the adaptive motion model of the judgment; and to determine whether the use of motion prediction information model of the filter. The experimental results show that the motion in the complex environment. This method can effectively resist the movement of model error.

【作者单位】： 四川省测绘地理信息局西南测绘职工培训中心;
【分类号】：TN96;TN713
【正文快照】： 0引言卡尔曼滤波方法应用在动态导航中时,需要有准确的运动模型才能保证滤波精度[1-2]。关于目标运动模型,国内外学者分别提出了匀速模型、匀加速模型、时间相关模型、“当前”统计模型等[3-5]。目前,单一的运动模型无法完全准确地描述实际中所有机动情况;当运动模型与目标机

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本文编号：1398703