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摘要:
传统EKF、UKF、粒子滤波算法在解决航空无人机导航定位非线性问题时存在误差大、定位估计精度低等问题,提出了一种核函数正则粒子滤波算法,选取近地面航行,观测x,y方向的位置,并对SLAM非线性模型进行估计.实验数据表明,采用核函数正则粒子滤波算法由于保持了采样粒子的多样性与代表性,保证了在给定模型参数初值下,模型对载体速度和位置信息的跟踪估计能力,其精度比扩展卡尔曼算法的滤波精度高很多;另外,新算法对姿态角估计误差均收敛于0° ~1°范围,之后趋近于0°.对于传统滤波算法对载体的航向角误差估计,在整个仿真时间内,其误差值均大于核函数正则算法的误差估计.新算法较传统粒子滤波算法,其滤波精度较高,且算法稳定性与收敛性更强.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于核函数正则粒子滤波的SLAM算法在无人机导航定位中的应用研究
来源期刊 昆明理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 无人机 导航定位 核函数 正则粒子滤波 跟踪估计
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 机械、电子信息与自动控制
研究方向 页码范围 39-46,90
页数 9页 分类号 TP242
字数 语种 中文
DOI 10.16112/j.cnki.53-1223/n.2019.05.007
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 卢春华 20 42 4.0 6.0
2 王丹丹 10 2 1.0 1.0
3 袁赣南 1 0 0.0 0.0
4 杜雪 2 0 0.0 0.0
传播情况
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2019(0)
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研究主题发展历程
节点文献
无人机
导航定位
核函数
正则粒子滤波
跟踪估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
昆明理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1007-855/X
53-1123/T
大16开
云南省昆明市呈贡区景明南路727号
64-79
1959
chi
出版文献量(篇)
3434
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7
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25009
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