【摘 要】
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在实际大型动态测量船动态变形测量应用中准确确定捷联惯性姿态测量系统噪声模型和相关性比较困难,采用常规卡尔曼滤波(KF)会导致较大的状态估计误差,甚至使滤波器发散.针对
【机 构】
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东南大学机械工程学院,东南大学仪器科学与工程学院,重庆华渝电气仪表总厂
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在实际大型动态测量船动态变形测量应用中准确确定捷联惯性姿态测量系统噪声模型和相关性比较困难,采用常规卡尔曼滤波(KF)会导致较大的状态估计误差,甚至使滤波器发散.针对这一问题,在分析扩展遗忘因子递推最小二乘(EFRLS)算法的稳定性基础上将EFRLS估计误差与带系统相关噪声的卡尔曼滤波器估计误差进行了比较,并针对大型测量船动态环境采用EFRLS算法对变形参数进行了估计,仿真结果验证了EFRLS算法在噪声信息未知情况下的有效性.
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