【摘 要】
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[目的]为解决载体受到扰动时组合导航精度下降的问题,提出一种基于置信检验自适应联邦卡尔曼滤波(CC-AFKF)框架.[方法]首先,将电子罗盘(EC)、全球定位系统(GPS)与惯性导航系统(INS)相结合;其次,构建置信检验模型,有效滤除INS/GPS和INS/EC子系统中低置信度的量测值,保证量测值的准确性;最后,提出INS/GPS和INS/EC系统自适应调节因子策略,有效调整更新过程中系统噪声协方差.[结果]通过对具备INS/GPS/EC组合导航系统的水下机器人开展大量相关试验,结果表明,CC-AFKF
【机 构】
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大连海事大学 船舶电气工程学院,辽宁 大连 116026;中车大连电力牵引研发中心有限公司,辽宁 大连 116085
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[目的]为解决载体受到扰动时组合导航精度下降的问题,提出一种基于置信检验自适应联邦卡尔曼滤波(CC-AFKF)框架.[方法]首先,将电子罗盘(EC)、全球定位系统(GPS)与惯性导航系统(INS)相结合;其次,构建置信检验模型,有效滤除INS/GPS和INS/EC子系统中低置信度的量测值,保证量测值的准确性;最后,提出INS/GPS和INS/EC系统自适应调节因子策略,有效调整更新过程中系统噪声协方差.[结果]通过对具备INS/GPS/EC组合导航系统的水下机器人开展大量相关试验,结果表明,CC-AFKF算法相较于典型的卡尔曼滤波(KF)和联邦卡尔曼滤波(FKF)算法在位置和速度的融合精度上均能至少提高29％.[结论]研究成果可为松耦合组合导航系统的研究提供相应的方向和思路.
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