文档名：基于改进卡尔曼滤波的水产养殖无人船导航方法
摘要：针对常规卡尔曼滤波在全球定位系统(GPS)/惯性导航系统(INS)组合导航过程中出现量测数据异常,造成滤波精度下降的问题,提出了利用新息协方差估计值和量测值实时估计渐消因子,利用渐消因子调节卡尔曼方程中预测协方差阵.针对现有渐消因子求解过程繁琐的情况,假设新息理论值与新息预测值相等,求解相应的渐消因子,提出了改进的强跟踪卡尔曼滤波(STKF)算法应用于GPS/INS组合导航,并针对任意设定的水产养殖无人船行驶轨迹,基于仿真平台进行了无人船导航算法的仿真,结果表明,基于求取的渐消因子的STKF算法能有效抑制GPS/INS组合导航过程中滤波发散问题,并且比常规卡尔曼滤波效果更好.
作者：曹莉凌 尚进 曹守启Author：CAOLiling SHANGJin CAOShouqi
作者单位：上海海洋大学工程学院,上海201306
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(11)
分类号：TP391
关键词：卡尔曼滤波 全球定位系统/惯性导航系统组合导航 渐消因子 新息协方差
Keywords：Kalmanfiltering(KF) globalpositioningsystem/inertialnavigationsystem(GPS/INS)integratednavigation fadingfactor innovationcovariance
机标分类号：TP391.41TN925.93TP273
在线出版日期：2023年12月4日
基金项目：国家重点研发计划，上海市水产动物良种创制与绿色养殖协同创新中心基于改进卡尔曼滤波的水产养殖无人船导航方法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(11)曹莉凌 尚进 曹守启针对常规卡尔曼滤波在全球定位系统(GPS)/惯性导航系统(INS)组合导航过程中出现量测数据异常,造成滤波精度下降的问题,提出了利用新息协方差估计值和量测值实时估计渐消因子,利用渐消因子调节卡尔曼方程中预测协方差阵....参考文献和引证文献
参考文献
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