摘要
在组合导航系统中,改善系统特征的估计算法精度可以提高导航精度.卡尔曼滤波是进行最小方差估计的最常用的方法,但其并不能减小如稳态误差等系统特征.对于提高导航精度等应用来说,特性比方差优化更重要.而如稳态特征这些问题已经在经典控制技术中得到了很好的解决.旨在结合现代控制技术来优化经典卡尔曼滤波器中位置估计和速度估计方法,仿真结果表明,在组合导航系统中,上述算法不仅保留了传统的卡尔曼滤波器的功能和优点,并能够很好地跟踪噪声方差,对速度、位置等系统状态进行估计.
基金项目
国家重点研发计划(2018YFF01010202)
国家重点研发计划(2018YFF01010201)
NETL
NSTL
维普
万方数据