【摘 要】
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针对MEMS陀螺仪测量精度低、随机噪声具有不确定性和非线性的问题,提出一种基于最大期望算法(Expectation maximum,EM)和极大后验估计(Maximum a posterion,MAP)的无迹卡尔曼
【机 构】
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兰州交通大学自动控制研究所,甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室
【基金项目】
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National Natural Science Foundation of China(No.61863024),Scientific Research Projects of Higher Institutions of Gansu Province(No.2018C-11),Natural Science Foundation of Gansu Province(No.18JR3RA107)
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针对MEMS陀螺仪测量精度低、随机噪声具有不确定性和非线性的问题,提出一种基于最大期望算法(Expectation maximum,EM)和极大后验估计(Maximum a posterion,MAP)的无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)——EMMAP-UKF的陀螺噪声估计与滤波方法。根据极大后验估计原理,构造出一种次优无偏MAP噪声统计估计模型,并在此基础上引入最大期望算法将噪声估计问题转换为数学期望极大化问题,实现对观测噪声方差的动态调整,最终实现陀螺仪随机漂移误
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