【摘 要】
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在应用因子图算法完成多源组合导航数据融合的过程中,子系统观测噪声的时变特性将对导航状态估计的准确性产生极大影响。为解决这一问题,提出一种基于高斯模型下的子系统观测
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,中国科学院西安光学精密机械研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61803310)
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在应用因子图算法完成多源组合导航数据融合的过程中,子系统观测噪声的时变特性将对导航状态估计的准确性产生极大影响。为解决这一问题,提出一种基于高斯模型下的子系统观测量均值向量和协方差矩阵的估计算法。该算法利用因子图最优化过程中每个迭代周期下的观测量残差,实时地更新各个子系统观测量的均值向量和协方差矩阵的最大后验估计值,从而得到更加准确的导航状态估计值,在提出新算法的同时也验证了新算法对最优化过程收敛性的影响。仿真测试与实验测试结果表明,与已有的标准因子图算法、基于最大似然估计的因子图算法和基于最大后验估计的
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