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基于奇异值分解的鲁棒容积卡尔曼滤波及在组合导航中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高GPS/INS 组合导航系统对异常观测值的鲁棒性, 引入??∞ 滤波思想提出一种新的非线性鲁棒滤波. 分析H∞ 鲁棒容积卡尔曼滤波中不同约束水平对滤波结果的影响, 指出在一定范围内当约束水平越小时, 系统的鲁棒性越强, 但容易造成Riccati 不等式无解, 导致滤波发散. 采用奇异值分解代替容积卡尔曼滤波中的Cholesky 分解, 改善了滤波的稳定性, 放宽了??∞ 鲁棒容积卡尔曼滤波器对约束水平的要求. GPS/INS 组合导航实验验证了该滤波方法的正确性和优越性.
相似文献4.
GPS/INS组合系统的多重渐消鲁棒容积卡尔曼滤波 总被引:1,自引:0,他引:1
在对适用于GPS/INS组合导航非线性模型的容积卡尔曼滤波进行深入研究的基础上,提出了一种改进的多重渐消H∞鲁棒容积卡尔曼滤波算法.基于系统状态的可观测性给出多重渐消因子矩阵求解过程,提高滤波算法的稳定性,抑制滤波发散;引入H∞鲁棒思想,构造多重渐消H∞鲁棒容积卡尔曼滤波器;提出采用一种奇异值分解的矩阵分解策略代替标准容积卡尔曼滤波中的Cholesky分解,进一步提高算法的数值稳定性.结果表明:改进的多重渐消H∞鲁棒容积卡尔曼滤波算法不仅能有效抑制滤波发散,提高算法的稳定性,还对观测异常值具有更高的鲁棒性;提出的新算法与标准容积卡尔曼滤波算法相比,X,Y,Z3个方向的位置精度分别提高了55.8%,46.6%和39.7%. 相似文献
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低成本GPS/INS组合导航系统是露天矿卡车调度系统的理想定位系统,但低成本GPS/INS无法实现静态初始对准。提出地固系下捷联惯性导航系统动态初始对准的非线性误差模型,该模型不需要假设失准角为小角并且直接在地固系下解算,尤其适合于GPS辅助INS动态对准。提出一种简化的Cubature卡尔曼滤波进行GPS/INS数据融合。采用车载实测数据仿真露天矿卡车初始对准实验,实验结果表明:利用GPS信息辅助INS动态初始对准,即使在大失准角情况下,姿态角误差也可以较快收敛。 相似文献
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