【摘 要】
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卡尔曼滤波技术被广泛地应用与组合导航系统中,但是工程实践中标准卡尔曼滤波器鲁棒性差,主要原因是经典的标准Kalman滤波要求描述系统动力学特性的数学模型和噪声统计模型精
【机 构】
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北京航空航天大学无人机所北京100083
【出 处】
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中国航空学会控制与应用第十三届学术年会
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卡尔曼滤波技术被广泛地应用与组合导航系统中,但是工程实践中标准卡尔曼滤波器鲁棒性差,主要原因是经典的标准Kalman滤波要求描述系统动力学特性的数学模型和噪声统计模型精确已知,然而大多数情形下系统模型和噪声统计是未知的,因而易导致发散。针对滤波发散的原因,本文提出了改进的Kalman滤波算法,通过综合运用衰减记忆滤波和自适应滤波方法,利用观测数据提供的信息,实时调整自适应因子,增大新量测值的权重,从而修正系统模型不准确造成的影响,抑制由前述原因造成的滤波发散。针对以上设计,在研究GPS/SINS组合导航的误差模型的基础上,建立起系统的数学模型并进行仿真。仿真结果表明,改进Kalman滤波算法具有很好的抑制滤波发散的作用,验证算法的有效性和实用性。
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