基于模糊自适应Kalman滤波的GPS/DR数据融合

• 作者: 唐振民 唐磊 张浩峰 成伟明 赵春霞
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: GPS/DR 联邦Kalman滤波器 模糊自适应 数据融合
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 891-894,908
• 页数: 5页
• 分类号: O211
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2007.06.004

摘要

针对标准Kalman滤波器对系统模型依赖性强、鲁棒性差,而GPS/DR系统的准确数学模型难以建立的问题,提出了一种模糊自适应联邦卡尔曼滤波器(FAFKF).首先通过模糊自适应滤波控制器监控观测量的残差理论值和实际值,并通过实时增强它们的一致性来调整各子系统观测噪声方差阵,使之更符合真实的模型,有效提高了Kalman滤波器对模型变化的适应能力.然后通过模糊自适应信息融合控制器对各子系统可信度进行模糊评判,并根据可信度自适应地计算信息分配系数来实现数据的融合.理论分析和实验数据表明该滤波器在滤波精度、容错性能上都有了很大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐振民	南京理工大学计算机科学与技术学院	191	2436	26.0	40.0
2	张浩峰	南京理工大学计算机科学与技术学院	24	247	10.0	14.0
3	赵春霞	南京理工大学计算机科学与技术学院	177	2193	25.0	36.0
4	成伟明	南京理工大学计算机科学与技术学院	10	347	7.0	10.0
5	唐磊	南京理工大学计算机科学与技术学院	8	204	7.0	8.0