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在干扰条件下,单纯采用自适应滤波(adaptive Kalman filter,AKF)或扩展卡尔曼滤波器(extensive Kalman filter,EKF)在全球导航卫星系统/惯性测量单元(global navigation satellite systems/inertial measurement units,GNSS/IMU)组合导航的运用中都无法达到系统精度最优。为了指导组合导航系统的数据融合滤波器设计,获取AKF和EKF定位性能的经验数值是十分必要的。首先推导出EKF和一种AKF算法——