典型文献
基于自适应并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法
文献摘要：
针对重力匹配辅助惯性导航系统中SITAN匹配算法状态方程存在模型误差的问题,提出了一种基于自适应并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法.通过自适应因子调节状态预测信息的权重,抑制滤波发散,提高定位精度.同时,讨论了自适应因子的选取与构造,分析了基于并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法发散的原因.选取南海两片重力异常特征变化剧烈程度不同的海域进行仿真试验,试验结果表明:在重力异常特征变化剧烈的区域,该算法能有效减弱惯性导航系统的定位误差,位置误差与重力基准图分辨率相当,与基于并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法相比,系统的定位精度和鲁棒性均有提升.
文献关键词：
重力匹配导航;惯性导航系统;并行扩展卡尔曼滤波;自适应因子
中图分类号：
作者姓名：
王傲明;李姗姗;李新星;黄志勇;黄炎;范雕
作者机构：
信息工程大学 地理空间信息学院,郑州 450001
文献出处：
引用格式：
[1]王傲明;李姗姗;李新星;黄志勇;黄炎;范雕-.基于自适应并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法)[J].中国惯性技术学报,2022(01):81-88
A类：
并行扩展卡尔曼滤波,SITAN
B类：
匹配算法,惯性导航系统,状态方程,模型误差,自适应因子,状态预测,滤波发散,定位精度,南海,两片,重力异常特征,特征变化,海域,仿真试验,定位误差,位置误差,重力匹配导航
AB值：
0.154617
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