【摘 要】
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提出了一种基于Bayes网络的惯导系统多源试验信息融合方法,旨在为惯导系统的精度鉴定工作提供新的研究思路。首先利用环境折合因子建立不同类别试验信息间的相互联系,然后通
【机 构】
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国防科技大学航天与材料工程学院国防科技大学航天与材料工程学院长沙
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-05-0901)项目
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提出了一种基于Bayes网络的惯导系统多源试验信息融合方法,旨在为惯导系统的精度鉴定工作提供新的研究思路。首先利用环境折合因子建立不同类别试验信息间的相互联系,然后通过Bayes网络构建反映所有变量关系的图形映射模型。根据试验信息,Bayes网络中的MCMC算法可以快速获得环境折合因子等变量的验后统计特性,继而可以实现不同试验条件下惯导系统误差模型的信息折合。针对惯导试验数据的小样本特性,还讨论了两种不同的信息折合方法。地面标定试验和车载试验信息融合的仿真结果表明了上述方法的有效性。
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