基于图优化的INS/GNSS深组合导航系统研究

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为充分考虑历史信息对未来导航结果的影响,并充分利用更深层次的组合导航信息进行信息融合,提出了一种基于图优化的INS/GNSS深组合导航方法.通过将量测信息和状态传播作为约束信息,在时间域上构建优化代价函数,利用列文伯格-马夸尔特法求解状态的最优估计.通过INS/GPS深组合导航系统仿真实验对该方法进行了评估和分析,仿真实验结果表明,所提算法与常规卡尔曼滤波方法相比,三轴方向的位置误差均值分别减少了38.5%,21.0%和30.9%,速度误差均值分别减少了31.4%,52.8%和57.3%,所提算法能有效提高定位精度.
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针对多对一追逃博弈(PE)问题,提出了显性协同框架下的最优追逃控制策略.首先,利用图论工具将多对一追逃博弈问题转化为多智能体系统一致性控制问题;然后,结合自适应动态规划(ADP)技术,设计评价网络对追逃双方控制策略进行在线求解,并利用Lyapunov法证明稳定性.考虑到追逃策略总是成对出现,单个逃逸者面对多方追击时存在多个逃逸策略难以选择的问题,提出整体逃逸策略是各单一逃逸策略的动态加权的控制算法;最后,通过对导弹协同攻防过程建模并进行对比仿真,证明了所提博弈策略的有效性.
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