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模糊抗差自适应粒子滤波及其在组合导航中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
在研究模糊控制理论的基础上,吸收了粒子滤波、自适应滤波和抗差估计的优点,提出一种新的模糊抗差自适应粒子滤波算法。文中根据量测向量中的粗差对状态向量滤波的影响,建立抗差自适应粒子滤波模型,获得自适应因子,然后对滤波处理后的数据残差基于模糊理论构造等价权函数,利用等价权函数和自适应因子合理地分配信息,因而可以达到一般滤波方法无法达到的滤波精度,且能有效地控制粗差对导航解的影响。最后,将该算法应用到组合导航系统中,并进行仿真验证。仿真结果证明,文中提出的模糊抗差自适应粒子滤波算法的滤波精度相对于扩展Kalman滤波和粒子滤波提高了3至5倍,明显提高了导航定位精度,且计算简单,便于实时性计算。 相似文献
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基于随机加权估计的Sage自适应滤波及其在导航中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了克服Kalman滤波和Sage自适应滤波的缺点,在分析基于新息向量、残差向量和状态改正数向量的自适应协方差估计存在问题的基础上,提出根据新息向量、残差向量和状态改正数对滤波精度影响的不同程度,采用随机加权法对新息向量、残差向量和状态改正数进行估计,以得到观测噪声协方差矩阵和系统动态噪声协方差矩阵.进一步,利用随机加权法对观测噪声协方差阵和系统噪声协方差阵进行估计,以提高动态导航定位的滤波解算精度.研究结果表明,基于随机加权估计的Sage自适应滤波效果明显优于基于算术平均值估计的滤波方法. 相似文献
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