强跟踪UKF 在高动态组合导航中的应用
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Application of Strong Tracking UKF in High Dynamic Integrated Navigation
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    为解决载体在高动态下大幅度运动出现的滤波发散问题,提出强跟踪无迹卡尔曼滤波(strong tracking uncented Kalman filter,STUKF)算法。分析组合导航模型和研究经典的无迹卡尔曼滤波(uncented Kalman filter,UKF) 算法,将强跟踪UKF 算法应用于SINS/GNSS 组合导航系统,并与经典UKF 算法和衰减记忆UKF 算法进行比较。 分析结果表明:该强跟踪UKF 算法性能较好,能明显缩短滤波时间,减小速度误差和位置误差,从而提高组合导航 的准确性和稳定性。

    Abstract:

    In order to solve the problem about filtering divergence of carrier under high dynamic motion, put forward strong tracking uncented Kalman filter (STUKF) algorithm. Analyze the combined navigation model and classic uncented Kalman filter (UKF) algorithm, use the STUKF algorithm in SINS/GNSS combined navigation system, and compared it with classic UKF algorithm and attenuation memory UKF algorithm. The analysis results show that the strong tracking UKF algorithm has good performance, can significantly shorten the filter time, reduce the speed error and position error, so it could improve the accuracy and stability of integrated navigation.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈书磊,汤霞清,武 萌,高军强.强跟踪UKF 在高动态组合导航中的应用[J].,2018,37(09).

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2018-06-05
  • 最后修改日期:2018-07-05
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2018-11-05
  • 出版日期: