【摘 要】
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标准UKF算法无法真实反映系统噪声的统计特性,导致滤波精度降低或滤波发散的问题,因此滤波算法在实际应用中很难准确地提供导航信息。为提高组合导航的目标精度,提出了一种自
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,桂林航天工业学院无人机遥测重点实验室
【基金项目】
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广西自然科学基金项目《小型多旋翼无人飞行器航姿测量与控制方法研究》(2015GXNSFBA139251);广西自然科学基金重点项目《非光滑系统动力学研究及其在无人机系统的应用》(2016GXNSFDA380031);广西自动检测技术与仪器重点实验室基金项目《九轴微型捷联式AHRS的数据融合算法研究》(YQ14203)
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标准UKF算法无法真实反映系统噪声的统计特性,导致滤波精度降低或滤波发散的问题,因此滤波算法在实际应用中很难准确地提供导航信息。为提高组合导航的目标精度,提出了一种自适应UKF算法。该算法利用改进的Sage-Husa估计器实时估计系统噪声的统计特性,将其与标准UKF算法相结合,克服了标准UKF算法在系统噪声统计未知或不准确的情况下滤波精度下降甚至发散的问题,增加了UKF算法的自适应能力,并有效提高了滤波的可靠性,减小了状态估计误差。将提出的算法应用于小型无人飞行器的GPS/INS组合导航系统进行仿真验证,
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