【摘 要】
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为了提高导航系统精度,该文采用卡尔曼滤波算法和其他预测算法,在惯性导航系统基础上建立了自主导航系统误差补偿模型.在测量信息部分缺失的情况下,根据导航系统误差的理想数
【机 构】
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莫斯科鲍曼国立技术大学信息与控制系,南京理工大学机械工程学院
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为了提高导航系统精度,该文采用卡尔曼滤波算法和其他预测算法,在惯性导航系统基础上建立了自主导航系统误差补偿模型.在测量信息部分缺失的情况下,根据导航系统误差的理想数学模型特点,选择线性函数、三角函数等作为基函数,应用自组织选择判定准则等,构建了具有冗余趋势项的自组织算法.开展了基于理想数学模型的仿真分析和基于试验平台的试验研究.结果表明,具有冗余趋势项的自组织算法保证了较高的误差预估精度,可以满足实时性要求.
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