| 基于GPS/INS的自适应无迹Kalman滤波算法 |
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| 引用本文： | 曹红燕,刘长明,沈小林,牛兴龙,李大威,陈燕. 基于GPS/INS的自适应无迹Kalman滤波算法[J]. 河南理工大学学报(自然科学版), 2021, 40(6): 149-156 |
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| 作者姓名： | 曹红燕 刘长明 沈小林 牛兴龙 李大威 陈燕 |
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| 作者单位： | 中北大学 电气与控制工程学院,山西 太原 030051;陆军装备部驻北京地区军事代表局某军代室,山西 太原 030051 |
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| 摘 要： | 载体的姿态参数是导航系统重要的影响因素,为提高姿态角测量精度,以INS和GPS紧组合导航系统为研究背景,针对无迹Kalman滤波算法对误差模型较敏感、新息噪声干扰数据需预处理、算法实效性低等缺点,提出改进的自适应无迹Kalman滤波算法.首先,用自适应窗口在线估计系统噪声和量测噪声的协方差值,得到与实际噪声更贴近的统计特性,减小数据预处理的干扰;其次,对状态预测方差阵引入次优渐消因子减少计算量,同时为了减少模型的精度损耗,对滤波过程引入统计量,确定模型不确定性检测阈值;最后,用扩展Kalman滤波、无迹Kalman滤波和改进后的新滤波算法对无人机航向轨迹进行数据处理.结果分析可得,改进的滤波融合算法能将姿态的测量精度提高到0.1°,具有更强的收敛性,能较好地抑制漂移误差.
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| 关 键 词： | GPS INS Kalman滤波算法 扩展Kalman滤波算法 无迹Kalman滤波算法 姿态角 |
Adaptive traceless Kalman filtering algorithm based on GPS/INS |
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| CAO Hongyan,LIU Changming,SHEN Xiaolin,NIU Xinglong,LI Dawei,CHEN Yan. Adaptive traceless Kalman filtering algorithm based on GPS/INS[J]. JOURNAL OF HENAN POLYTECHNIC UNIVERSITY, 2021, 40(6): 149-156 |
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| Authors: | CAO Hongyan LIU Changming SHEN Xiaolin NIU Xinglong LI Dawei CHEN Yan |
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