【摘 要】
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Allan方差是现在应用最广泛的随机误差辨识方法之一。大量的试验表明Allan方差可有效地分离出导航过程中的多项随机误差,但是Allan方差也有自身的局限性。针对Allan方差在处理大数据量时计算效率低下、辨识度受粗差的影响较大的问题,本文提出了简化Allan方差算法的方案。首先,在确保Allan方差计算准确的前提下,以提高Allan方差计算效率为目的,对Allan方差算法进行简化;然后,利用抗差
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Allan方差是现在应用最广泛的随机误差辨识方法之一。大量的试验表明Allan方差可有效地分离出导航过程中的多项随机误差,但是Allan方差也有自身的局限性。针对Allan方差在处理大数据量时计算效率低下、辨识度受粗差的影响较大的问题,本文提出了简化Allan方差算法的方案。首先,在确保Allan方差计算准确的前提下,以提高Allan方差计算效率为目的,对Allan方差算法进行简化;然后,利用抗差加权整体最小二乘(RWTLS)模型的迭代算法对简化后的Allan方差辨识结果进行抗差拟合处理;最后,以光
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