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摘要:
传统的容积卡尔曼滤波(CKF)在处理强非线性系统时存在精度低甚至发散的问题,高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)提高精度的同时也会大幅度提高计算复杂度,同时在高维系统中存在负权值影响算法的稳定性.针对以上问题提出了一种自适应混合阶球面最简相径容积卡尔曼滤波(AMSSRCKF),该算法采用混合阶最简相径容积规则(MSSR)采样获得了比CKF更高的精度,同时结合了多重渐消因子强跟踪滤波算法,提高了算法的鲁棒性.最后,将该算法应用于组合导航系统仿真,结果表明,AMSSRCKF可以有效抑制系统状态突变的影响,提高了组合导航系统的定位精度和鲁棒性.
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文献信息
篇名 自适应混合阶SSRCKF及其在组合导航中的应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 容积卡尔曼滤波 混合阶 球面最简相径 自适应 多重渐消因子 组合导航
年,卷(期) 2019,(18) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 229-235
页数 7页 分类号 TP391
字数 5944字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1901-0357
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 黄国荣 空军工程大学航空工程学院 61 337 11.0 15.0
2 许明琪 空军工程大学航空工程学院 2 3 1.0 1.0
3 卢航 空军工程大学航空工程学院 7 6 2.0 2.0
4 魏翔 空军工程大学航空工程学院 2 3 1.0 1.0
5 彭志颖 空军工程大学航空工程学院 5 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
容积卡尔曼滤波
混合阶
球面最简相径
自适应
多重渐消因子
组合导航
研究起点
研究来源
研究分支
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计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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390217
相关基金
陕西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Basic Research Plan in Shaanxi Province of China
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