【摘 要】
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无人水下航行器(UUV)进入匹配区时捷联惯导系统(SINS)已积累了一定的误差,采用适当的信息融合策略对误差进行估计和补偿,可提高后续航行精度。通常认为,当系统噪声与量测噪声
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无人水下航行器(UUV)进入匹配区时捷联惯导系统(SINS)已积累了一定的误差,采用适当的信息融合策略对误差进行估计和补偿,可提高后续航行精度。通常认为,当系统噪声与量测噪声为加性时,是否将噪声扩展为状态量并不影响无味卡尔曼滤波(UKF)算法性能。针对这种观点,利用变尺度对称集无味变换,在复杂加性噪声模型下,推导并证明了两者的差异,说明了上述观点的不全面性。通过建立水下地形匹配辅助导航系统非线性误差模型,基于扩展状态UKF算法设计了误差估计滤波器,仿真研究其估计效果,并与非扩展状态UKF算法进行对比研究。结果表明,状态扩展有利于提高UKF算法性能,从而证明了理论分析的正确性。
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