【摘 要】
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本文利用Kalman滤波方法对动态测量进行数据处理,由于高动态的GPS测量,不易确定系统动态噪声和观测噪声。同时标准的Kalman滤波在应用过程中由于状态模型确定的误差存在,滤波
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本文利用Kalman滤波方法对动态测量进行数据处理,由于高动态的GPS测量,不易确定系统动态噪声和观测噪声。同时标准的Kalman滤波在应用过程中由于状态模型确定的误差存在,滤波效果不佳。因此本文结合动态导航的实时性和高动态性,建立了动态导航系统中滤波状态方程和观测方程,采用改进的Sage-Husa自适应滤波对来进行实时定位数据处理,利用已有测量数据进行了实例分析。改进的Sage-Husa自适应滤波在计算过程中计算量小,结果稳定,有较强的自适应性。
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