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摘要:
卡尔曼滤波是惯导系统(INS)/GPS组合导航的主要算法之一,Sage-Husa算法是在卡尔曼滤波基础上,为减少系统噪声和量测噪声的不确定性对误差估计的影响而采用的自适应估计方法.对Sage-Husa算法提出了4条改进措施;并通过在3种数据扰动情形下的仿真计算发现,只对一类噪声做自适应估计更容易产生较大的偏差,对系统噪声和量测噪声两类噪声同时做自适应估计,其效果要优于只对一类噪声做自适应估计,把此现象定义为卡尔曼滤波的系统和量测噪声自适应估计的关联性.这个结果不同于一些文献的观点.此项研究对自适应卡尔曼滤波在INS/GPS组合导航的工程化应用有较高的实用价值.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 卡尔曼滤波系统和量测噪声自适应估计的关联性
来源期刊 测控技术 学科 交通运输
关键词 卡尔曼滤波 系统噪声和量测噪声 自适应估计 数据扰动情形
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 理论与实践
研究方向 页码范围 98-103
页数 6页 分类号 U666.1
字数 3992字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 秦永元 西北工业大学自动化学院 264 3556 28.0 46.0
2 魏伟 西北工业大学自动化学院 5 89 5.0 5.0
3 张晓冬 2 30 2.0 2.0
4 张亚崇 1 16 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
卡尔曼滤波
系统噪声和量测噪声
自适应估计
数据扰动情形
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测控技术
月刊
1000-8829
11-1764/TB
大16开
北京2351信箱《测控技术》杂志社
82-533
1980
chi
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