检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]四川大学,成都610065
出 处:《导航》2007年第4期1-4,共4页
基 金:国家自然科学基础资助项目(项目编号:49901013),中国博士后基金资助项目.
摘 要:针对DR系统中利用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法解决非线性问题在算法复杂性上的缺陷和精度上的不稳定性,从数据预先处理的角度出发合理规避线性化过程,提出了一种充分利用现成经典卡尔曼滤波公式的行之有效的方法,就是数据进入滤波器之前就预先进行处理,获得每一组量测值按照极坐标-笛卡儿坐标的转换方式转为相应的位置信息,然后按照标准的卡尔曼滤波公式构建滤波器,进行状态的最优估计。计算机仿真结果证明了这种算法的有效性。In dead reckoning system, the limitation of complexity and instability of precision are appeared for nonlinear problem solved using Extended Kalman Filtering(EKF). A effective method is provided using fully classical kalman filtering formula, in order to avoiding linearization process from data pre-processing. The data is processed before it is input filter. Each measuring observation is transformed from polar coordinates into Cartesianism coordinates, then the filtering is done according to standard Kalman filtering in order to state best estimation. The validity of the method is tested by computer simulation.
关 键 词:DR航位推算 标准卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波(EKF) 数据预处理
分 类 号:TN967.1[电子电信—信号与信息处理]
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