自适应SVD-UKF算法及在组合导航的应用
提出一种新的自适应奇异值分解Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法.该算法利用自适应因子平衡动力学模型信息与观测信息的权比,控制动力学模型误差对导航参数解的影响.用奇异值分解阵(SVD)的迭代计算代替协方差矩阵的迭代变换,提高了协方差矩阵的数值稳定性.将新算法应用于组合导航系统进行计算仿真,结果证明,新算法具有良好的鲁棒性,能有效改善滤波性能,提高组合导航系统的精度.
自适应滤波、奇异值分解、Unscented卡尔曼滤波、组合导航
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U666.1(船舶工程)
航空科学基金20080818004;陕西省自然科学基金项目N9YU0001
2011-04-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
737-741,765