【摘 要】
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为解决移动机器人组合导航系统中由于存在时变、非高斯噪声而导致的估计精度下降问题,提出一种将秩卡尔曼滤波器(Rank Kalman Filter, RKF)与Huber统计线性回归近似方法相结
【机 构】
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安徽科技学院电气与电子工程学院,东南大学仪器科学与工程学院
【基金项目】
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安徽省自然科学基金(1708085QF146),安徽省科技重大专项(18030901022),东南大学微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室(B类)开放基金资助项目(SEU-MIAN-201701),安徽科技学院人才稳定项目(DQWD201601).
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为解决移动机器人组合导航系统中由于存在时变、非高斯噪声而导致的估计精度下降问题,提出一种将秩卡尔曼滤波器(Rank Kalman Filter, RKF)与Huber统计线性回归近似方法相结合的Huber秩卡尔曼滤波算法(Huber-RKF)。RKF与高斯确定点采样型滤波算法结构相似,但它不需要满足高斯分布假设条件,完全利用秩统计量相关原理计算采样点及其权值,适用于非线性、非高斯系统;Huber方法将l1/l2混合范数作为代价函数,通过迭代求得最优估计值,具有较好的鲁棒性;把二者相结合,将Huber最优估
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