【摘 要】
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该文首先建立了组合导航系统的数学模型.然后针对传统卡尔曼滤波算法中由于噪声统计特性未知而容易引起滤波发散的缺点,将基于ARMA模型的自适应滤波方法应用于组合导航系统.这种方法采用直接估计增益K,避免了求解系统噪声方差阵Q和量测噪声方差阵R,使系统的稳定性增强.针对各子系统在实时数据采集时,由于各种不确定性因素的影响而可能出现野值,导致融合结果精度降低的问题,提出了一种基于模糊逻辑的数据有效性判别方
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该文首先建立了组合导航系统的数学模型.然后针对传统卡尔曼滤波算法中由于噪声统计特性未知而容易引起滤波发散的缺点,将基于ARMA模型的自适应滤波方法应用于组合导航系统.这种方法采用直接估计增益K,避免了求解系统噪声方差阵Q和量测噪声方差阵R,使系统的稳定性增强.针对各子系统在实时数据采集时,由于各种不确定性因素的影响而可能出现野值,导致融合结果精度降低的问题,提出了一种基于模糊逻辑的数据有效性判别方法.这种方法利用可能性分布理论和变权分析法对系统中各传感器观测量是否为有效值作出一个综合评价,然后根据判断的结果采取不同的处理算法.这种方法充分利用了系统测量数据的冗余性和互补性,使判断结果更加准确可靠.最后,在上述理论研究基础上,进行了车载组合导航系统的总体设计和相应的软件研制,并对组合导航系统进行了实验研究,实验包括固定点静态实验和车载动态实验两大部分,实验结果验证了该文提出的算法和所开发软件的可用性和有效性.
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