车载GPS/DR组合导航系统自适应信息融合算法研究

• 作者: 崔平远 裴福俊 郑黎方 马海波
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: GPS/DR组合导航 信息融合 自适应联邦滤波 迭代卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 1807-1809
• 页数: 3页
• 分类号: TP271.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4598.2007.12.053

摘要

结合全球定位系统(GPS)和航位推算(DR)两种定位方式的优点,构建了基于卡尔曼滤波的自适应联邦滤波算法,实现陆地GPS/DR组合定位系统的数据融合;针对DR子系统的强非线性和扩展卡尔曼滤波算法带来的较大线性化损失,并结合机动加速度均值自适应算法,设计了一种基于U-D分解的自适应迭代卡尔曼滤波算法,更有效的减少DR子系统线性化带来的误差损失,提高定位精度;与同仿真环境下,DR子系统采用扩展卡尔曼滤波方法作了比较,结果表明该信息融合算法能更有效解决DR子系统的线性化误差问题,整个系统数据融合精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔平远	北京工业大学电子信息与控制工程学院	53	666	15.0	23.0
2	郑黎方	北京工业大学电子信息与控制工程学院	4	68	3.0	4.0
3	裴福俊	北京工业大学电子信息与控制工程学院	33	189	8.0	12.0
4	马海波	北京工业大学电子信息与控制工程学院	5	57	4.0	5.0