【摘 要】
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高精度滤波估计是SINS/GNSS组合导航系统的关键技术之一,其估计精度直接影响了导航精度。传统滤波估计方法一般只基于惯导误差模型,未考虑惯导误差模型不确定性的影响。针对
【机 构】
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中国计量科学研究院力学与声学计量研究所; 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院;
【基金项目】
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国家重点研发专项(2017YFF0205003);国家自然科学基金(61421063,61722103,61571030,51605461)
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高精度滤波估计是SINS/GNSS组合导航系统的关键技术之一,其估计精度直接影响了导航精度。传统滤波估计方法一般只基于惯导误差模型,未考虑惯导误差模型不确定性的影响。针对此问题,提出了一种采用高斯过程回归(Gaussian Process Regression,GPR)增强无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)预测和估计能力的高精度滤波估计方法。一方面,该方法能在有限的训练数据条件下通过UKF估计误差状态量;另一方面,GP既考虑了噪声也考虑了UKF的不确定性。将该方法应用于SINS/GNSS组合导航系统中,车载实验结果表明,该方法能有效提高滤波估计精度。
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