典型文献
基于最大相关熵的GPS/INS组合导航融合算法研究
文献摘要：
目前组合导航系统中常用卡尔曼滤波器进行信息融合,它在一定程度上克服了组合导航系统在实际工作中的不确定情况,如测量值易被无法量测的野值污染的实际问题.为优化传统卡尔曼滤波算法性能,提出基于最大相关熵的卡尔曼滤波(MCCKF)算法.该算法是在最大相关熵准则(MCC)和加权最小二乘(WLS)的思想下进行推导得到的.通过Matlab软件对GPS/INS组合导航融合理论建立数学模型,并对其进行模拟和分析,与传统卡尔曼滤波算法所得出的结果相比,结果表明基于最大相关熵的卡尔曼滤波算法具有更高的精度和更强的鲁棒性.
文献关键词：
数据融合;卡尔曼滤波;最大相关熵;组合导航
中图分类号：
作者姓名：
徐开俊;张榕;杨泳;徐照宇;赵津晨;林浩冬;肖成坤;曹海波
作者机构：
中国民用航空飞行学院,广汉 618300;四川大学华西医院,成都 610000;成都天府新区建设投资有限公司,成都 610000
文献出处：
引用格式：
[1]徐开俊;张榕;杨泳;徐照宇;赵津晨;林浩冬;肖成坤;曹海波-.基于最大相关熵的GPS/INS组合导航融合算法研究)[J].现代计算机,2022(17):52-56
A类：
MCCKF
B类：
GPS,INS,融合算法,算法研究,组合导航系统,卡尔曼滤波器,信息融合,定情,测量值,野值,卡尔曼滤波算法,算法性能,最大相关熵准则,加权最小二乘,WLS,Matlab,融合理论,数据融合
AB值：
0.217491
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