双重自适应UKF在SINS初始对准中的应用

发布时间：2018-05-21 15:49

  本文选题：非线性系统 + 双重自适应算法　； 参考：《北京邮电大学学报》2014年01期

【摘要】：对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行了改进,提出一种双重自适应UKF算法.该算法能缩放噪声、平抑模型噪声;通过监测基于新息特性的自适应矩阵的迹并进行实时修改,达到抑制观测干扰的目的.仿真结果表明,双重自适应UKF算法对于模型噪声和观测干扰十分敏感,同时具有较强的鲁棒性,能快速对其进行平抑.
[Abstract]:The unscented Kalman filter (UKF) algorithm is improved and a dual adaptive UKF algorithm is proposed. The algorithm can scale the noise and suppress the model noise. By monitoring the track of the adaptive matrix based on the innovation characteristics and modifying it in real time, the observed interference can be suppressed. Simulation results show that the dual adaptive UKF algorithm is very sensitive to model noise and observation interference, and has strong robustness, and can be quickly suppressed.
【作者单位】： 北京邮电大学信息与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61271190)
【分类号】：TN966

【参考文献】

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【共引文献】

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10 张e，

本文编号：1919822