【摘 要】
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在分析已有的Sage-Husa自适应滤波算法的基础上,本文首先推导了两种量测噪声自适应估计方法的等价性.为充分利用组合系统中已知的部分量测噪声参数,提高滤波稳定性和精度,研
【机 构】
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国防科技大学机电工程与自动化学院,长沙,410073中国人民解放军92961部队,三亚,572021;
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在分析已有的Sage-Husa自适应滤波算法的基础上,本文首先推导了两种量测噪声自适应估计方法的等价性.为充分利用组合系统中已知的部分量测噪声参数,提高滤波稳定性和精度,研究了基于序贯结构的Sage-Husa自适应滤波算法；当组合系统测量噪声参数均为已知时,为降低算法复杂度,提高Sage-Husa自适应滤波的鲁棒性,加入协方差匹配的方法对序贯结构的Sage-Husa自适应滤波算法进行改进；通过在序贯结构下采用相应的信息融合策略,充分利用组合系统的输出信息.将两种算法分别应用于MIMU/GPS/磁强计组合系统中,基于跑车实验的离线数据分析表明,第一种滤波算法的滤波稳定性较标准自适应算法在滤波稳定性上有明显提高；第二种改进的滤波算法既降低了算法复杂度,又提高了抗野值效果,有效保持了组合系统在干扰状态下的导航精度.
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