【摘 要】
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卡尔曼滤波残差分量受到观测信息误差和动力学模型误差的双重影响,由于GPS/INS松耦合导航系统中观测值个数少于状态参数个数,导致异常检测时难以正确区分误差来源,本文提出一
【机 构】
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中国矿业大学环境与测绘学院; 中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项(2592012198);新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-1019);江苏省研究生培养创新工程(CXLX13_944);江苏高校优势学科建设工程(SZBF2011-6-B35)
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卡尔曼滤波残差分量受到观测信息误差和动力学模型误差的双重影响,由于GPS/INS松耦合导航系统中观测值个数少于状态参数个数,导致异常检测时难以正确区分误差来源,本文提出一种支持向量回归辅助的组合导航抗差自适应算法。该算法克服了组合系统观测信息无冗余情况下异常检测的局限性,基于遗传算法参数寻优构建回归模型,预测次优观测值,结合整体异常检验法自主选择抗差或自适应滤波,进而调整观测值或动力学模型对导航解的贡献,进行导航预报。最后利用车载实测数据进行验证,结果表明:该算法能够对存在的异常故障智能判定,减弱观测值异常和动力学模型误差影响,保证组合导航精度,提高导航解可靠性。
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