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M估计的强跟踪SVD-UKF算法在组合导航中的应用

         

摘要

针对强跟踪奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法在新息数据误差较大时易导致滤波精度降低的问题,文中提出一种基于M估计的强跟踪SVD-UKF算法.该算法利用M估计理论,对异常新息数据进行“筛选”,保留有用新息,剔除有害新息,有效避免由卫星信号野值引起的粗差对强跟踪SVD-UKF算法的鲁棒性影响.将该算法应用于组合导航系统仿真实验,结果证明了本文方法有效的提高了系统在新息数据异常时的鲁棒性.

著录项

  • 来源
    《电子科技》 |2018年第7期|42-4554|共5页
  • 作者

    池传国; 黄国勇; 孙磊;

  • 作者单位

    昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;

    云南省矿物管道输送工程技术研究中心,云南昆明650500;

    昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;

    云南省矿物管道输送工程技术研究中心,云南昆明650500;

    昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;

    云南省矿物管道输送工程技术研究中心,云南昆明650500;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 无线电导航原理;
  • 关键词

    UKF; SVD; M估计理论; 组合导航;

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