【摘 要】
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研究车辆定位优化问题,关于定位精度是衡量车辆定位性能参数,针对精确地对车辆位置信息进行测量,传统方法测量误差大。为解决上述问题,提出了利用改进的模糊逻辑自适应控制器(FLAC)调整扩展卡尔曼滤波器(EKF)的方法。应用与GPS/DR信号融合,控制器通过残差的均值、理论和实际协方差的差值及差值变化率三个参数来确定滤波器的发散程度,并利用模糊推理规则抑制滤波器的发散,使滤波器不断执行最优估计。仿真结果
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研究车辆定位优化问题,关于定位精度是衡量车辆定位性能参数,针对精确地对车辆位置信息进行测量,传统方法测量误差大。为解决上述问题,提出了利用改进的模糊逻辑自适应控制器(FLAC)调整扩展卡尔曼滤波器(EKF)的方法。应用与GPS/DR信号融合,控制器通过残差的均值、理论和实际协方差的差值及差值变化率三个参数来确定滤波器的发散程度,并利用模糊推理规则抑制滤波器的发散,使滤波器不断执行最优估计。仿真结果表明,算法与常规EKF相比,定位精度、鲁棒性和可靠性等有较大的改善,尤其是有大误差偏差的情况时,优越性更
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