【摘 要】
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针对传统多系统融合定位中协作性较差,自适应性不足的问题,为多系统定位达到更好的效果,提高多系统协同定位算法中信息融合的高效性、场景间切换的适应性,对传统的多系统定位
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院空天信息研究院导航系统部
【基金项目】
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中国科学院国际合作局重点支持项目(Y70601A1EY)资助
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针对传统多系统融合定位中协作性较差,自适应性不足的问题,为多系统定位达到更好的效果,提高多系统协同定位算法中信息融合的高效性、场景间切换的适应性,对传统的多系统定位融合算法进行了改进。采用贝叶斯理论,多系统观测数据融合输入,建立贝叶斯概率观测模型,对多系统间定位信息直接交互,通过扩展卡尔曼滤波理论估计定位信息。在此基础上,利用各系统滤波新息和方差对场景间切换时系统概率进行实时更新,将估计结果以系统概率加权方式融合输出。仿真结果表明,在相同观测条件下,改进算法与传统定位算法相比,具有更好的稳定性及自适应性。
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