基于改进型MAD算法的地形辅助惯性导航

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平均绝对差(MAD)算法是一种经典的匹配导航算法,首先针对MAD算法中的计算问题,提出了一种改进型MAD算法。随后在SRTM数据的基础上,采用改进型MAD算法进行仿真实验得到最佳匹配位置。针对传统的SITAN模式的地形辅助导航系统由于仅使用高程差作为观测量而易发散的问题,提出将匹配位置误差也作为观测量,通过卡尔曼滤波算法对惯导系统误差进行最优估计。最终的仿真结果表明,该导航方式能够有效抑制惯导的累积误差,有一定的稳定性,同时具有良好的动态定位效果。
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