UKF滤波在农业车载北斗导航系统中的应用

• 作者: 白雪 陈志刚 陈艳丽 魏新华
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 北斗定位 卡尔曼滤波 定位精度 模型
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 76-80
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2916字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2016.10.020

摘要

我国自主研制的北斗卫星导航系统已开始应用于农业机械自动导航.针对广泛研究的无源北斗定位系统,由于定位接收机本身误差、环境噪声以及人为干扰等因素的影响,而导致相应的量测序列出现某些粗大的错误数据,使得导航定位不精确.用无迹卡尔曼滤波算法UKF(Unscented Kalman Filter)实现农业车载导航系统的非线性状态估计,避免了EKF方法的线性化近似过程及其引入的线性化截断误差,提高了算法的收敛速度和载体的定位精度.文中针对基于BD导航定位的喷雾机,对车载BD系统进行当前统计建模,用EKF和UKF方法分别进行了滤波仿真.仿真结果表明:在车载导航状态估计中,UKF滤波方法优于EKF滤波方法,定位精度可以达到1米左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志刚	江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室	121	1114	18.0	28.0
2	白雪	江苏大学电气信息工程学院	32	203	7.0	13.0
3	魏新华	江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室	50	635	17.0	24.0
4	陈艳丽	江苏大学电气信息工程学院	1	2	1.0	1.0