合成孔径声纳姿态及运动估计--鲁棒Kalman估计算法

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合成孔径声纳姿态及运动估计系统一般由惯性测量单元(IMU),差分DGPS,声多普勒计程仪DVL,深度传感器,磁罗经等多种测量传感器组成.通常情况下,惯性测量单元(IMU)必须与DVL或DGPS进行数据融合,才能获得更好的测量性能;同时,由于姿态及运动监测系统的传感器较多,系统受外界扰动影响比较严重,即观测野值比较严重.因此,将M-估计原理应用到Kalman滤波算法中,利用鲁棒Kalman滤波算法来处理合这类估计问题.计算机仿真结果表明,该方法将惯性测量单元(IMU)测量结果与差分DGPS或DVL测量结果进
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