【摘 要】
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在飞行器进近过程中,为了提高组合系统的导航精度,针对传统联邦滤波器对非线性系统模型易导致滤波发散问题.分析了两种导航方式的优缺点,提出了基于卫星导航/惯性导航/摄影测
【基金项目】
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国家自然科学基金(41604032);地理信息工程国家重点实验室开放研究基金项目(SKLGIE2015-M-2-5)
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在飞行器进近过程中,为了提高组合系统的导航精度,针对传统联邦滤波器对非线性系统模型易导致滤波发散问题.分析了两种导航方式的优缺点,提出了基于卫星导航/惯性导航/摄影测量(GNSS/SINS/Photogrammetry)的组合导航联邦滤波算法,并推导了系统误差模型.该算法取长补短利用联邦无迹卡尔曼滤波器将GNSS定位和摄影定位、定姿精度高的优势对SINS进行在线误差估计.针对多传感器非等间隔数据采样问题,采用时间与量测更新分离的异步非等间隔联邦滤波算法进行信息融合,并对滤波器结构进行改进以减少算法复杂度.
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