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文檔簡介
1、目前卡爾曼濾波已成為了導航數(shù)據(jù)處理的主流技術,各種基于卡爾曼濾波的新算法不斷涌現(xiàn)。標準卡爾曼濾波必須精確知道動態(tài)系統(tǒng)模型和觀測模型以及驅動噪聲和觀測噪聲的統(tǒng)計特性。由于對系統(tǒng)認識不全面,或簡化模型,使得建立的模型與實際的動態(tài)系統(tǒng)不相符。而且,要獲取精確的噪聲統(tǒng)計特性也是很困難的。因此,對建立的動態(tài)模型濾波時,往往會出現(xiàn)發(fā)散的問題: 1.本文通過對INS、GPS進行建模和仿真,分析了導致INS模型濾波發(fā)散的具體原因,指出一些已有的
2、自適應濾波方法不一定能很好地抑制濾波發(fā)散。本文提出了一種非平穩(wěn)建模的方法,并對相關問題進行了深入研究。 2.主要研究了如何利用非平穩(wěn)建模的方法來抑制INS模型的濾波發(fā)散。首先從動態(tài)系統(tǒng)的分類出發(fā),建立起非平穩(wěn)線性模型,生成了基于該模型的新的卡爾曼濾波算法。然后從這種算法中找到了導致濾波發(fā)散的因素,并將其在生成的算法中突顯出來。在此基礎上建立起一個預想具有平穩(wěn)性的改進的非平穩(wěn)線性模型。最后通過仿真實驗驗證了這種改進的卡爾曼濾波算法
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