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研究了超短基线定位系统、多普勒测速仪以及电子罗盘相结合的水下机器人组合导航问题,提出了一种基于迭代无迹卡尔曼滤波(IUKF)的水下多传感器组合导航融合算法,降低了传统无迹卡尔曼滤波器中过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵对滤波精度和响应时间的影响。该方法通过对多传感器数据融合结果进行多次迭代,提高了水下多传感器组合导航精度。通过多传感器的水池实验和仿真分析,验证了水下组合导航算法的可行性和有效性。