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GPS非线性估计中无导数卡尔曼滤波研究
引用本文:李沁雪,闫桂林. GPS非线性估计中无导数卡尔曼滤波研究[J]. 微计算机信息, 2009, 25(1)
作者姓名:李沁雪  闫桂林
作者单位:李沁雪,LI Qin-xue(镇江,江苏大学,电气信息工程学院,江苏,212013);闫桂林,YAN Gui-lin(茂名,茂名热电厂,广东,525000)  
摘    要:在GPS领域应用的非线性估计方法中,扩展Kalman滤波(EKF)存在稳定性差、计算量大等缺陷.基于非线性变换思想的UKF(Unscented Kalman Filtering)中状态方差阵易失去半正定性.本文引入了一种无导数卡尔曼滤波-基于重复确定性采样的平方根UKF(Square Root-Unscented Kalman Fiher.SR-UKF)估计方法,并对其状态方差阵及随机噪声方差阵Cholesky分解更新公式做了改进,避免了导数的运算,有效地确保方差阵及其平方根的正定性从而抑止了发散.将这种无导数卡尔曼滤渡应用于GPS/DR组合导航系统的状态估计上,仿真结果表明本文所改进的方法在滤波的精度和鲁棒性上均优于EKF和UKF.

关 键 词:非线性估计  无导数卡尔曼滤波:Cholesky分解更新  GPS/DR组合导航

Study of Derivative-Free Kalman Filting on nonlinear estimation for GPS
LI Qin-xue,YAN Gui-lin. Study of Derivative-Free Kalman Filting on nonlinear estimation for GPS[J]. Control & Automation, 2009, 25(1)
Authors:LI Qin-xue  YAN Gui-lin
Abstract:
Keywords:
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