【摘 要】
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针对水下无人航行器（uuv）的航位推算导航方法（DR）和水下应答器（UTP）组合导航系统中传统滤波器因观测噪声统计模型不准确或未知而出现的滤波器发散问题，提出了一种基于变分贝叶斯的平
【基金项目】
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国家自然科学基金(51409055);黑龙江省自然科学基金(E2015050);黑龙江省博士后科研启动基金(3236310290)项目资助
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针对水下无人航行器（uuv）的航位推算导航方法（DR）和水下应答器（UTP）组合导航系统中传统滤波器因观测噪声统计模型不准确或未知而出现的滤波器发散问题，提出了一种基于变分贝叶斯的平方根容积卡尔曼滤波算法，该算法利用变分贝叶斯方法对DR／UTP组合导航系统的状态和时变观测噪声进行估计，并引入自适应调节因子来提高对观测噪声的逼近精度，然后利用平方根容积卡尔曼滤波对系统状态进行更新。仿真结果表明，该滤波算法能够较好地跟踪UUV的DR／UTP组合导航系统外部观测噪声方差的不断变化，可有效提高对DR／UTP组合导
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