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基于自适应有限冲激响应-卡尔曼滤波算法的GPS/INS导航

《农业工程学报》2019年 第3期 | 靳标 李建行 朱德宽 郭交 苏宝峰   西北农林科技大学机电学院 杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室 杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室 杨凌712100
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摘 要:导航定位系统一般采用卡尔曼滤波算法提高定位精度。传统卡尔曼滤波算法的性能很大程度上依赖观测噪声的先验统计信息,不精确的统计特性将会降低定位精度。针对此问题,该文提出一种基于FIR(finite impulse response)预测模型的卡尔曼滤波算法。将FIR预测模型与卡尔曼滤波结合,FIR预测模型的系数可以通过求解一个凸二次规划问题得到。该凸二次规划以目标的多项式运动规律为约束条件,以最小白噪声增益为目标函数,具有闭式解。仿真试验和实测结果均表明,在相同的参数设置条件下,基于FIR预测模型的卡尔曼滤波算法比传统的卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度,仿真结果表明定位精度提高29.54%,实测结果表明X方向定位精度提高21.71%,Y方向定位精度提高22.62%。该算法可应用于GPS接收信号的降噪处理,提高目标状态的定位精度。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置
【关键词】 导航 模型 FIR预测模型 自适应卡尔曼滤波 全球定位系统
【出 处】 《农业工程学报》2019年 第3期 75-81页 共7页
【收 录】 中文科技期刊数据库