【摘 要】
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由于水下复杂环境和不确定因素的影响,搭载在水下航行器上的传感器的量测值存在一定的误差,为了实时准确获知航行器的航行参数,需要将传感器的量测值进行融合与滤波.针对传统
【机 构】
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西北工业大学航海学院,西安710072西北工业大学航海学院,西安710072;水下信息与控制重点实验室,西安710072中国船舶科学研究中心深海空间站科室,无锡214000
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由于水下复杂环境和不确定因素的影响,搭载在水下航行器上的传感器的量测值存在一定的误差,为了实时准确获知航行器的航行参数,需要将传感器的量测值进行融合与滤波.针对传统滤波方法的不足,本文设计了一种自适应无迹Kalman滤波(AUKF)和扩展Kalman滤波(EKF)相结合的算法,其重点是一方面将自适应估计原理加入到UKF算法中,另一方面分别对系统强非线性部分采用AUKF算法和对系统弱非线性部分采用EKF算法,然后对该算法进行了仿真试验.结果表明,AUKF-EKF算法具有良好的滤波效果,滤波值更加贴近真实值且具有实时性.
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