【摘 要】
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由于复杂的导航环境使GPS/INS组合导航系统模型具有非线性和不确定性,有必要开展非线性滤波在组合导航系统应用研究。笔者选择了紧组合模式,建立了非线性模型分析了UKF应用中的问题,及改进方法。针对算法与模型不匹配的问题,引入混合卡尔曼滤波和UKF序列时间更新和量测更新。针对计算存在截断及舍入误差,协方差矩阵难正定的问题,采用QR平方根滤波及Cholesky分解,使协方差阵的平方根矩阵被直接传播。仿
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由于复杂的导航环境使GPS/INS组合导航系统模型具有非线性和不确定性,有必要开展非线性滤波在组合导航系统应用研究。笔者选择了紧组合模式,建立了非线性模型分析了UKF应用中的问题,及改进方法。针对算法与模型不匹配的问题,引入混合卡尔曼滤波和UKF序列时间更新和量测更新。针对计算存在截断及舍入误差,协方差矩阵难正定的问题,采用QR平方根滤波及Cholesky分解,使协方差阵的平方根矩阵被直接传播。仿真实验表明,新算法能够以较小的时间复杂度为代价换取更好的鲁棒性。
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