| 改进的强跟踪UKF算法及其在INS/GPS组合导航中的应用 |
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| 引用本文： | 胡高歌,刘逸涵,高社生,杨一.改进的强跟踪UKF算法及其在INS/GPS组合导航中的应用[J].中国惯性技术学报,2014(5). |
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| 作者姓名： | 胡高歌 刘逸涵 高社生 杨一 |
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| 作者单位： | 西北工业大学 自动化学院,西安,710072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(基金号61174193)；西北工业大学博士论文创新基金 |
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| 摘 要： | 针对标准UKF缺乏对系统状态异常的自适应调整能力,导致滤波精度降低的问题,提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法采用假设检验的方法对异常状态进行检测,当系统状态发生异常时,对预测协方差阵引入次优渐消因子自适应的调整滤波增益,实现对系统真实状态的强跟踪。该算法中次优渐消因子的确定无需计算系统模型的雅克比矩阵,提高了传统强跟踪UKF的实用性。将提出的算法应用于INS/GPS组合导航系统进行仿真验证,并与标准UKF进行比较,结果表明,在系统状态存在异常时,提出的带单重次优渐消因子的强跟踪UKF得到的东向、北向位置误差在-13.7 m,14.9 m]以内,带多重次优渐消因子的强跟踪UKF得到的东向、北向位置误差在-10.0 m,12.1 m]以内,滤波性能明显优于标准UKF,提高了组合导航系统的解算精度。
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| 关 键 词： | 强跟踪滤波 无迹卡尔曼滤波 次优渐消因子 INS/GPS组合导航 |
Improved strong tracking UKF and its application in INS/GPS integrated navigation |
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| HU Gao-ge,LIU Yi-han,GAO She-sheng,YANG Yi.Improved strong tracking UKF and its application in INS/GPS integrated navigation[J].Journal of Chinese Inertial Technology,2014(5). |
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| Authors: | HU Gao-ge LIU Yi-han GAO She-sheng YANG Yi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | strong tracking filter unscented Kalman filter suboptimal fading factor INS/GPS integrated navigation |
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