基于量测残差估计残差协方差的RAE-PEKF匹配算法
地磁异常数据可以为水下潜器提供高隐蔽性的外部辅助信息,修正由惯性导航产生的累积误差.滤波匹配算法作为地磁辅助惯性导航中的核心技术,能够有效削弱地磁观测噪声不确定的影响.基于航迹仿真数据,将全球地磁异常格网数据作为基准图,提出使用量测残差自适应估计观测噪声方差的地磁异常并行扩展卡尔曼滤波匹配算法.通过建立一组基于地磁异常观测量的并行滤波器,结合最优滤波器选取准则来提高算法的可用性和鲁棒性.选取地磁特征分布不同的中国南海海域进行仿真匹配实验,结果表明,该算法能够有效降低纯惯性导航经纬向的匹配误差.仿真条件下,在地磁特征变化明显的区域,地磁辅助惯性导航系统的精度在纬度方向上提高至0.751 53 n mile,在经度方向上提高至0.778 45 n mile.
地磁异常、并行扩展卡尔曼滤波、匹配算法、自适应估计、观测噪声
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P228;P207(大地测量学)
国家自然科学基金;地理信息工程国家重点实验室开放基金
2020-05-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
179-188