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GNSS惯导紧组合中改进的容积卡尔曼滤波算法: 收藏
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引用; 《测绘科学》2022年第3期47卷 22-28页; 作者：徐爱功邹鑫慈袁庆房穹隋心辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000 中铁第四勘察设计院集团有限公司工程测量技术应用研究所武汉430063; 针对常规容积卡尔曼滤波在GNSS/INS组合导航系统理论模型与实际模型不匹配情况下滤波精度下降甚至发散的问题,该文将强跟踪滤波理论与容积卡尔曼滤波相结合形成STCKF算法,并引入时变噪声估计器。在滤波过程中,该算法利用次优渐消因子调...; 针对常规容积卡尔曼滤波在GNSS/INS组合导航系统理论模型与实际模型不匹配情况下滤波精度下降甚至发散的问题,该文将强跟踪滤波理论与容积卡尔曼滤波相结合形成STCKF算法,并引入时变噪声估计器。在滤波过程中,该算法利用次优渐消因子调整预测状态误差协方差,实时调整增益矩阵进而保证滤波器对实际系统状态的跟踪,并通过时变噪声估计器对量测噪声进行修正。实验结果表明,所提算法提高了常规非线性滤波器对不确定系统模型的鲁棒性及跟踪系统状态突变的能力,有效抑制异常观测信息对导航解的影响,提升了导航系统的精度和稳定性。; 来源：详细信息评论

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