【摘 要】
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针对现有的智能终端传感器组合导航结构固定、不适用于复杂室内外场景的不足,提出了一种基于因子图的智能终端多源导航信息异步融合算法。该算法利用概率关联算法将多源导航
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(61473308)
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针对现有的智能终端传感器组合导航结构固定、不适用于复杂室内外场景的不足,提出了一种基于因子图的智能终端多源导航信息异步融合算法。该算法利用概率关联算法将多源导航信息由贝叶斯后验概率的最大后验估计测度联系起来,给出了惯性测量装置(IMU)、全球导航卫星系统(GNSS)和无线局域网(WLAN)三类典型传感器的因子模型和异步融合结构。实验结果表明所提方法相较于经典扩展卡尔曼滤波器(EKF)融合方法,定位误差减小了42%,能有效地提高智能终端位置估计的准确度,且在传感器信息变化时能够灵活的融合多种传感器测量信息,
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